JP2003274427A - Image processing apparatus, image processing system, image processing method, storage medium, and program - Google Patents

Image processing apparatus, image processing system, image processing method, storage medium, and program

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JP2003274427A JP2002072164A JP2002072164A JP2003274427A JP 2003274427 A JP2003274427 A JP 2003274427A JP 2002072164 A JP2002072164 A JP 2002072164A JP 2002072164 A JP2002072164 A JP 2002072164A JP 2003274427 A JP2003274427 A JP 2003274427A
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Yuji Akiyama
Takashi Fujita
Ryosuke Iguchi
Shigeru Mizoguchi
Makoto Torigoe
Manabu Yamazoe
良介 井口
学 山添
茂 溝口
勇治 秋山
貴志 藤田
真 鳥越
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing apparatus capable of providing an excellent after-processing image at all times. <P>SOLUTION: An analysis means 110 analyzes conditional information 106 (conditional information at photographing of a photographed image 107) at acquisition of the image 107 included in image information and decides an algorithm for image correction processing to apply the image 107 on the basis of the result of analysis. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、ディジタルスチルカメラ等により撮影して取得したディジタル画像データをプリンタで印刷出力するための画像補正処理を実行する装置或いはシステムに用いられる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するためのプログラムを記憶したコンピュータ読出可能な記憶媒体、及び当該プログラムに関するものである。 BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] [Technical Field of the Invention The present invention is, for example, to execute an image correction process for printing out digital image data obtained by photographing by a digital still camera or the like in the printer apparatus or use in the system, an image processing apparatus, an image processing system, image processing method, a computer readable storage medium storing a program for implementing it, and to a corresponding program. 【0002】 【従来の技術】近年では、例えば、ディジタルスチルカメラの普及により、写真画像のディジタル化が手軽になり、特に、パーソナルコンピュータ(以下、単に「パソコン」と言う)上において、写真調の画像をディジタル画像データとして扱う機会が増えてきた。 [0002] In recent years, for example, due to the spread of digital still cameras, will be easy digitization of photographic images, in particular, personal computer (hereinafter, simply referred to as "PC") on the, of photographic opportunity to handle the image as digital image data has increased. さらに、パソコン上で各種のアプリケーションソフトウェアを使用することで、写真調の画像であるディジタル画像データに対して加工や編集処理を容易に行えるようになっている。 Moreover, the use of various application software on a personal computer, so that the easily processed and editing processing on the digital image data is a photographic image. 【0003】一方、フルカラーハードコピー技術に関しても急速に発展しており、特に、インクジェット方式による印刷技術では、インクドットによる粒状感を低減させる技術の向上により、その印刷出力結果の画質が銀塩写真での画質と同等のものとなりつつあり、また、比較的簡易な印刷技術であることにより、広く普及している。 [0003] On the other hand, has been rapidly developed with regard full color hard copy technology, in particular, in accordance with printing techniques ink jet method, by improving the techniques for reducing the graininess by ink dots, the print results quality silver salt photography is becoming equivalent to the image quality in, also by a relatively simple printing techniques, it is widely used. 【0004】上述のような技術背景から、ディジタルスチルカメラで撮影して取得したディジタル画像データを手軽に印刷出力できることが求められている。 [0004] From technical background as described above, it is required to the digital image data obtained by photographing with a digital still camera can easily print output. また、印刷出力時の画像補正処理に関して、複雑な機能を使用した手動での画像補正処理ではなく、パソコン上でアプリケーションソフトウェアを使用することで、常に良好な画像補正後の画像が得られる自動画像補正処理の必要性が高まっている。 Further, with respect to the image correction processing at the time of printing output, rather than manually image correction process of using complicated functions, by using application software on a personal computer, an automatic image always image after good image correction is obtained the need for correction processing is increasing. 【0005】そこで、良好な印刷出力結果を得るために、印刷出力を行う際に画像補正処理等の画像処理を施して出力する方法としては、例えば、撮影画像のシーンを解析し、その解析結果に基づいて自動的に画像補正を行う方法等、様々な方法が提案されている。 Therefore, in order to obtain a good print results, as a method of outputting by performing image processing of the image correction processing and the like when printing output, for example, to analyze the scene of the captured image, the result of the analysis the method or the like, various methods for performing automatic image correction based on have been proposed. 【0006】また、例えば、撮影画像を印刷出力した際に、明るすぎたり(薄すぎたり)、或いは暗すぎたり(濃すぎたり)することを防ぐための画像補正である所謂「濃度補正」に関する方法が提案されている。 [0006] For example, upon printing out the photographic images, or too bright (too thin), or too dark an image correction to prevent the (too dark) regarding so-called "density correction" methods have been proposed. また、 Also,
撮影画像における色かぶりや露出不良(明るさやコントラスト不良)、或いは彩度不良等の好ましくない画像及び色かぶり等によりカラーバランスが崩れている画像を補正する所謂「画像補正」の方法も提案されている。 Color cast, exposure defect in the photographed image (brightness, contrast defect), or undesirable images and so-called "image correction" of correcting an image color balance is broken by color cast such as saturation defects such methods are also proposed for there. 【0007】「濃度補正」及び「画像補正」の何れの画像処理方法においても、自動画像補正のための構成として、処理対象となる画像(原画像)における輝度信号の輝度値毎に、対象輝度値の画素数を累積したヒストグラムを用いることで原画像を解析し、当該解析結果に基づいて、原画像の補正を行う構成が用いられている。 [0007] In any of the image processing method of "density correction" and "image correction", as the structure for automatic image correction, each luminance value of the luminance signal in the image (original image) to be processed, the object luminance analyzing the original image by using a histogram obtained by accumulating the number of pixels values, based on the analysis result, and configurations is used to correct the original image. 【0008】また、ディジタルスチルカメラ側の機能としては、撮影して取得した画像をディジタル画像データとして、メモリカード等の記憶媒体に記録するだけでなく、撮影時の撮影条件を表す付加情報をも、当該記録媒体にディジタル画像データと共に記録することが可能となっている。 Further, as the digital still camera-side functionality, an image obtained by photographing a digital image data, not only recorded on a storage medium such as a memory card, also the additional information indicating the shooting conditions at the time of shooting , it is possible to record with digital image data on the recording medium. 【0009】 【発明が解決しようとする課題】ディジタルスチルカメラにより撮影して得られた処理対象となる画像(対象画像)の画像解析を行うことで対象画像のシーンの解析を行い、当該解析結果に基づき対象画像の自動画像補正を行う場合、基本的には、全ての対象画像に対して、理論的に最適と考えられる画像(標準的な画像)が印刷出力されるような自動画像補正を行うことになる。 [0009] analyzes the scene of the object image by performing image analysis of the image to be processed obtained by shooting (target image) by the digital still camera [0005], the analysis results when performing automatic image correction of the target image based on, basically, with respect to all of the target image, the automatic image correction such as image considered theoretically optimal (standard image) is printed out It will be performed. 【0010】ところで、上述したような色補正、明るさ補正は画像のヒストグラムを用いて、統計的に画像処理をしているものが多く、画像データのみの解析だけでは必ずしも全ての画像において最適に補正され難い。 By the way, the color correction as described above, the brightness correction by using the histogram of the image, many things that statistically image processing, only the analysis of the image data only optimally in necessarily all images difficult to be corrected. 色補正にはホワイトバランス情報が、明るさ補正には露出情報を用いた方がより細密な判定を行うことができる。 White balance information to the color correction, the brightness correction can be preferable to use an exposure information to perform more fine determination. 【0011】また、上述の自動画像補正は、ユーザが、 [0011] In addition, automatic image correction described above, the user,
パソコン上でアプリケーションソフトウェアを使用して、パソコンのモニタに表示された対象画像を確認しながら手動で画像補正する手動画像補正とは異なり、標準的な画像への自動画像補正が、対象画像を取得した時(撮影時)のユーザの意図と反する補正が行われてしまう場合がある。 Use the application software on a personal computer, unlike the manual image correction to manually image correction while confirming the target image, which is displayed on the monitor of the personal computer, automatic image correction to the standard image, acquires the target image in some cases the time intended against the correction of the user (shooting) will take place. 【0012】例えば、ユーザが意図的に手動設定を行い、画像を明るく或いは暗くするような露出条件で撮影して取得した画像に対しても、明るい画像であれば少し暗めに画像補正され、また、暗い画像であれば少し明るめに画像補正されることで、適正な明るさの画像として出力されてしまう。 [0012] For example, the user performs an intentional manual configuration, the image against a bright or dark to such exposure conditions taken with acquired image, a bit darker in the image correction if bright image, also , by being image correction slightly brighter if dark images, resulting in output as appropriate brightness of the image. すなわち、対象画像が、どのような画像であっても、同一な明るさの画像に画像補正されて出力されてしまう。 That is, the target image is, how even an image, thereby being outputted are images corrected in the same brightness of the image. 【0013】また、ユーザが、ディジタルスチルカメラのホワイトバランスを意図的に変えることで特殊な効果を狙った画像に対しても、同様に最適なカラーバランスとなるような画像補正が行われてしまう。 Further, the user, even against the image targeting special effect of changing the white balance of the digital still camera intentionally, will be carried out similarly optimum color balance become such an image correction . 【0014】一方、そうした露出補正やカラーバランス補正、或いは撮影シーン情報を元にした画像最適化処理など、複数の画像処理を行う場合、それぞれ独立に実行してしまうと、同様の処理を重複してかけてしまったり、強調すべき点が後の処理で弱まってしまったりすることがある。 [0014] On the other hand, such exposure correction, color balance correction, or photographic scene information such as image optimization processing based on the case of performing a plurality of image processing and independently will run, duplicate the same process or worse over Te, which may or got weakened in the process of post-points should be emphasized. つまり複数の処理を行う場合には、同様の処理の重複を避けなければならないし、どの処理を重要視し、どの処理を弱めるかを考慮しなければならない。 That is, the case of performing a plurality of processes, to must avoid duplication of similar processing, which processing emphasis shall consider weaken or which process. 【0015】また上記と同様、近年におけるディジタルスチルカメラの高機能化に伴い、例えば、撮影して取得した画像に対して、彩度を高める或いはコントラストや明るさを可変する等という特殊効果機能が設けられたカメラがあるが、当該特殊効果機能を使用すると共に、画像補正処理を実行してしまうと、二重補正により、当該特殊効果機能による特殊効果が失われてしまう、或いは特殊効果の補正が強くなりすぎてしまうこと等により、 [0015] Similar to the above, with the sophistication of the digital still camera in recent years, for example, the image obtained by photographing, and the like special effects function of varying the or contrast and brightness to enhance the saturation there is provided a camera, and with using the special effect function, if thus executes image correction processing, by a double compensation, the results in special effect special effects capabilities are lost, or the correction of special effects such as by becomes too strong,
処理後画像が悪化する場合があった。 There are cases where processed image is deteriorated. 【0016】そこで、本発明は、上記の欠点を除去するために成されたもので、常に良好な処理後画像を提供できる、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、それを実施するためのプログラムを記憶したコンピュータ読出可能な記憶媒体、及び当該プログラムを提供することを目的とする。 [0016] The present invention has been made to eliminate the above drawbacks, always provide a good processed image, the image processing apparatus, an image processing system, image processing method, for carrying it computer readable storage medium storing a program, and an object of the invention to provide the program. 【0017】 【課題を解決するための手段】斯かる目的下において、 [0017] For the purposes under which such Means for Solving the Problems],
第1の発明は、画像取得時の条件情報を含む画像情報に対して画像処理を施す画像処理装置であって、上記条件情報を解析する解析手段と、上記解析手段の解析結果に基づいて、明るさの度合いを示す値に基づいて画像の明るさ補正量を求め、カラーバランスの度合いを示す値に基づいて画像の色補正量を求め、ズームに関する値に応じて画像のスムージング補正量を求める処理決定手段とを備えることを特徴とする。 The first invention is an image processing apparatus which performs image processing on the image information including the condition information at the time of image acquisition, analysis means for analyzing the condition information, based on the analysis result of the analyzing means, based on the value indicating the degree of brightness determined brightness correction amount of the image, determine the amount of color correction of the image based on the value indicating the degree of color balance, obtains the smoothing correction amount of the image in accordance with a value related to zooming characterized in that it comprises a processing determination unit. 【0018】第2の発明は、複数の画像情報を取得し、 [0018] The second invention is to obtain a plurality of image information,
それらに対応する複数の処理を行う場合、複数の処理を行う優先順位を設定することを特徴とする。 When performing a plurality of processes corresponding to them, and sets the priority of performing a plurality of processes. 【0019】 【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Hereinafter, will be explained with reference to the drawings showing preferred embodiments of the present invention. 【0020】本実施の形態は、例えば、図1に示すような画像印刷システム100に適用される。 The present embodiment is applied to, for example, the image printing system 100 as shown in FIG. 【0021】本実施の形態の画像印刷システム100 The image printing system 100 of the present embodiment
は、特に、ディジタルスチルカメラ101で撮影して得られた処理対象の画像データに付加された撮影条件を示す情報(付加情報)の解析結果に基づいて、当該画像データの画像補正を自動的に実施することで、高精度な自動画像補正を実現し、撮影時のユーザの意図を、より反映した高品質の写真画像印刷結果を提供できるように構成されている。 It is particularly based on the analysis result of the information (additional information) indicating a photographing condition added to image data to be processed obtained by shooting with a digital still camera 101, automatically an image correction of the image data by implementing and realizing highly precise automatic image correction, the intention of the photographer at the time of the user, and is configured so as to provide a higher quality image printing results which reflect. 【0022】以下、本実施の形態の画像印刷システム1 [0022] Hereinafter, the image printing system 1 of the embodiment
00の構成及び動作について具体的に説明する。 Specifically described 00 construction and operation. 【0023】<画像印刷システム100の構成>画像印刷システム100は、上記図1に示すように、ディジタルスチルカメラ101、画像処理装置108、及びプリンタ115を含む構成としている。 [0023] <Image Printing System Configuration 100> image printing system 100, as shown in FIG. 1, the digital still camera 101, the image processing apparatus 108, and is configured to include a printer 115. 【0024】ディジタルスチルカメラ101は、撮影動作により撮影画像データ107を取得すると共に、当該撮影動作における撮影条件データ106(付加情報)及び撮影画像データ107を含む画像データ105を画像処理装置108に対して出力するものであり、撮影条件設定部102、撮影条件記録部103、及び撮影画像記録部104を備えている。 The digital still camera 101 acquires the captured image data 107 by the photographing operation, the image data 105 including the photographing condition data 106 (additional information) and the captured image data 107 in the photographing operation to the image processing apparatus 108 to output the result Te, and a photographing condition setting unit 102, the photographing condition recording unit 103, and the captured image recording unit 104. 【0025】撮影条件設定部102は、撮影動作に必要な各種の撮影条件の設定を行なう。 The imaging condition setting unit 102 performs setting of various photographing conditions necessary for the photographing operation. 【0026】撮影条件記録部103は、撮影条件設定部102で設定された撮影条件のデータ106を、画像データ105(画像処理装置108への出力用のデータ) The photographing condition recording unit 103, the data 106 of the set imaging condition photographing condition setting unit 102, image data 105 (data for output to the image processing apparatus 108)
中に記録する。 It is recorded in the. 【0027】撮影画像記録部104は、撮影条件設定部102で設定された撮影条件に従った撮影動作により取得された撮影画像データ107を、画像データ105中に記録する。 The photographed image recording unit 104, the photographed image data 107 obtained by the photographing operation in accordance with the set imaging condition photographing condition setting unit 102, and records in the image data 105. 【0028】尚、画像データ105の画像処理装置10 [0028] The image processing apparatus of the image data 105 10
8への供給方法としては、例えば、通信回線を介したデータ転送による方法、或いは任意の記録媒体又は記憶媒体に記録することによる方法等を適用可能である。 As the method of supplying to 8, for example, it can be applied a method such as by recording the process according to the data transfer via the communication line or any recording medium or storage medium. 【0029】画像処理装置108は、例えば、パーソナルコンピュータからなり、所定のアプリケーションソフトウェアの起動により、ディジタルスチルカメラ101 The image processing device 108, for example, a personal computer, by the activation of predetermined application software, the digital still camera 101
からの画像データ105の撮影画像データ107に対して画像補正処理を施してプリンタ115で印刷出力する。 Print output by the printer 115 performs image correction processing on the captured image data 107 of the image data 105 from. 【0030】このため、画像処理装置108は、リーダ部109、撮影条件解析部111及び撮影画像解析部1 [0030] Therefore, the image processing apparatus 108 includes a reader unit 109, the photographing condition analysis unit 111 and the captured image analysis unit 1
12を含むデータ解析部110、画像補正処理部11 Data analyzing unit 110 including a 12, the image correction processing unit 11
3、及び印刷データ変換部114を備えており、これらの構成部109〜114の各機能は、上記の所定のアプリケーションソフトウェアの起動により実現される。 3, and includes a print data conversion unit 114, the functions of these components 109-114, is realized by the activation of the predetermined application software. 【0031】リーダ部109は、ディジタルスチルカメラ101からの画像データ105を読み取る。 The reader unit 109 reads image data 105 from the digital still camera 101. データ解析部110は、撮影条件解析部111により、リーダ部109で得られた画像データ105に含まれる撮影条件データ106を解析すると共に、撮影画像解析部112 Data analysis unit 110, the photographing condition analysis unit 111, the analyzing photographing condition data 106 included in the image data 105 obtained by the reader unit 109, the captured image analysis unit 112
により、リーダ部109で得られた画像データ105に含まれる撮影画像データ107を解析し、当該解析結果に基づいて、画像補正アルゴリズムを選択する。 The analyzes the captured image data 107 included in the image data 105 obtained by the reader unit 109, based on the analysis result, it selects an image correction algorithm. 【0032】画像補正処理部113は、データ解析部1 The image correction processing unit 113, the data analyzer 1
10で選択された画像補正アルゴリズムにより、撮影画像データ107に対して画像補正処理を施す。 The selected image correction algorithm 10 performs image correction processing on the captured image data 107. 【0033】画像補正アルゴリズムの選択(決定)について、具体的には例えば、撮影画像解析部112が、撮影画像データ107の信号値から輝度値や輝度分布を解析する場合、当該解析結果により、撮影画像データ10 [0033] Selection of an image correction algorithm (decision), specifically, for example, the photographed-image analysis unit 112, when analyzing a luminance value and a luminance distribution from a signal value of the photographed image data 107, by the analysis result, photographing image data 10
7の特性を認識し、この結果に該当する最適な補正条件を決定し、当該決定条件に基づいた画像補正アルゴリズムを選択する。 7 Characteristics recognizes the to determine the optimum correction condition corresponding to the result, it selects an image correction algorithm based on the determined condition. 【0034】すなわち、最終的な画像補正アルゴリズムの選択は撮影条件解析部111による撮影条件データ1 [0034] That is, the selection of the final image correction algorithm is photographed by the photographing condition analysis unit 111 conditions data 1
06の解析結果により決定したアルゴリズムと撮影画像解析部112によって撮影画像データ107の特性認識により決定したアルゴリズムとにより決められる。 It is determined by the algorithm determined by the properties recognized in the photographed image data 107 and 06 algorithm determined by analysis of the captured image analysis unit 112. 【0035】また、画像補正処理としては、明るさ補正処理、コントラスト補正処理、色補正処理、彩度補正処理、平滑化処理、輪郭強調処理、及びノイズ低減処理等が挙げられる。 Further, as the image correction processing, the brightness correction processing, contrast correction processing, color correction processing, color saturation correction processing, smoothing processing, edge enhancement processing, and noise reduction processing, and the like. 【0036】印刷データ変換部114は、画像補正処理部113での補正後の撮影画像データ107を、プリンタ115で印刷可能な適切な形式のデータ(例えば、C The print data conversion unit 114, the photographed image data 107 corrected in the image correction processing unit 113, properly formatted data printable by the printer 115 (for example, C
MYKデータ)に変換し、当該変換後データを、所定のインタフェースを介してプリンタ115へ転送する。 It converted into MYK data), and transfers the converted data, to the printer 115 via a predetermined interface. 【0037】したがって、プリンタ115は、画像処理装置108の印刷データ変換部114から転送されてきたデータを印刷出力する。 [0037] Thus, the printer 115 prints out the data transferred from the print data conversion unit 114 of the image processing apparatus 108. 【0038】プリンタ115としては、例えば、シリアルスキャン形式のインクジェット方式のプリンタ等を適用可能である。 [0038] As the printer 115 is, for example, can be applied to a printer or the like of the inkjet serial scan type. 【0039】尚、本実施の形態では、画像処理部108 [0039] In the present embodiment, the image processing unit 108
が備える構成部109〜114を、パーソナルコンピュータ上で動作するアプリケーションソフトウェアの起動により実現するものとしているが、これに限られることはなく、例えば、ハードウェアにより実現するようにしてもよい。 The components 109-114 which comprises, although it is assumed that realized by activation of the application software that runs on a personal computer, it is not limited thereto, for example, may be realized by hardware. さらに具体的には、プリンタ115のドライバの形態で実現するようにしてもよい。 More specifically, it may be realized by the driver in the form of a printer 115. 【0040】また、例えば、画像処理部108としてパーソナルコンピュータを用いた場合、画像データ105 Further, for example, when using a personal computer as the image processing unit 108, image data 105
を、画像処理部108のハードディスク等の記憶媒体に保持し、或いは画像処理部108に接続された別のパーソナルコンピュータ(サーバ等を含む)の記憶媒体に保持し、これを画像処理部108内で処理するようにしてもよい。 It was kept in a storage medium such as a hard disk of the image processing unit 108, or held in a storage medium connected another personal computer (including a server or the like) to the image processing unit 108, which in the image processing unit within 108 it may be processed. 【0041】また、ディジタルスチルカメラ101から画像処理部108(画像処理部108としてパーソナルコンピュータを用いた場合には、その内部の記憶媒体等)への画像データ105の受け渡しについては、上述したように任意の通信回線や記録媒体又は記憶媒体を利用する方法等が適用可能であるが、さらに具体的には例えば、カードリーダやケーブル接続、或いは赤外線通信、或いは無線通信を適用可能である。 Further, (in the case of using the personal computer as the image processing unit 108, the internal storage medium, etc.) the image processing unit 108 from the digital still camera 101 for transferring image data 105 to, as described above a method such as utilizing any communication line or a recording medium or storage medium can be applied, more specifically, for example, a card reader and a cable connection, or infrared communication, or can be applied to radio communications. この場合、例えば、ディジタルスチルカメラ101と画像処理部108 In this case, for example, a digital still camera 101 and the image processing unit 108
をケーブル接続、或いは赤外線通信、或いは無線通信で接続し、画像処理部108が、ディジタルスチルカメラ101が保持するメモリカードや内蔵メモリ等から、直接画像データ105を読み込むようにしてもよい。 The cable connection, or infrared communication, or connected by wireless communication, the image processing unit 108, a memory card or built-in memory or the like digital still camera 101 is held, may be read directly image data 105. 【0042】また、画像印刷システム100のシステム形態としては、例えば、プリンタ115内部に対して、 Further, as a system configuration of the image printing system 100, for example, with respect to the printer 115,
画像処理装置108の機能を設けるように構成してもよい。 It may be configured to provide the functions of the image processing apparatus 108. この場合、画像処理装置108としてパーソナルコンピュータ等を用いる必要はない。 In this case, it is not necessary to use a personal computer or the like as the image processing apparatus 108. また、この場合には、例えば、プリンタ115において、画像データ10 Further, in this case, for example, in the printer 115, the image data 10
5を、プリンタ115に設けられたカードリーダ等のデータ読取手段(リーダ部109の機能に相当)により、 5, the data reader such as a card reader provided in the printer 115 (corresponding to the function of the reader unit 109),
メモリカード等の記録媒体又は記憶媒体を介して読み取るようにしてもよい。 It may be read via the recording medium or a storage medium such as a memory card. 或いは、ディジタルスチルカメラ101とプリンタ115を有線ケーブル、或いは赤外線通信、或いは無線通信により接続し、プリンタ115 Alternatively, connect the digital still camera 101 and the printer 115 wired cable, or infrared communication, or by wireless communication, the printer 115
が、ディジタルスチルカメラ101が保持するメモリカードや内蔵メモリ等から画像データ105を読み出すようにしてもよい。 But it may be read image data 105 from the memory card or the built-in memory or the like digital still camera 101 is held. 【0043】図2にRGB画像信号より画像補正に最適なLab信号に変換するフローチャートを示す。 [0043] illustrates a flow chart for converting the optimal Lab signal to the image correction from RGB image signals in FIG. 202 202
で画像補正処理を行った後、L'a'b'信号を再びR'G'B'に戻すことで単純かつ効果的な補正ができる。 In after the image correction processing, it is a simple and effective compensation by returning to the 're R'G'B signals' L'a'b. またLab信号を用いず、簡易的なYCbCr信号を用いてもよい。 Also without using the Lab signal may be used a simple YCbCr signal. なお本実施例では、YcbCr信号を用いることにする。 In the present embodiment, to the use of YcbCr signal. 【0044】次に画像補正処理部113の処理内容について述べる。 [0044] it will now be described processing contents of the image correction processing unit 113. まず撮影条件データ106にある、ホワイトバランスに関する情報を読みとり、それが自動撮影(オートモード)ならばカラーバランス補正(色補正) In the shooting condition data 106 First of all, have read the information on the white balance, it is automatic shooting (auto mode), then color balance correction (color correction)
を行う。 I do. 【0045】一方、撮影条件データ106にある露出に関する情報を読みとり、それが自動撮影(オートモード)ならば明るさ補正(印刷濃度補正)を行う。 On the other hand, as read information about exposure at the photographing condition data 106, it performs the automatic photographing (auto mode), then the brightness correction (printing density correction). 【0046】また、撮影条件データ106にあるデジタルズームに関する情報を読みとり、それが実行されている(ON)ならば画像にスムージング補正を行う。 [0046] Further, as read information on digital zoom on the photographing condition data 106, performs smoothing correction it is running (ON) if the image. 【0047】<カラーバランス補正> [第1の実施の形態]はじめに、カラーバランス補正についてその処理内容を図3〜図10を用いて説明する。 [0047] The <color balance correction> First Embodiment] First, will be described with reference to FIGS. 3 to 10 the processing contents for the color balance correction. 【0048】本実施形態の画像補正処理部113は、図3に示したように、ヒストグラム作成処理(図3−S The image correction processing unit 113 of the present embodiment, as shown in FIG. 3, a histogram creation processing (FIG. 3-S
1)とヒストグラムに応じた画像補正処理(図3−S 1) and the image correction processing corresponding to the histogram (Fig. 3-S
2)を行う。 For 2). ステップ図3−S1では、図4に示すような処理によりヒストグラムを作成する。 In step Figure 3-S1, to create a histogram by the processing shown in FIG. そして、作成されたヒストグラムに基づき画像のハイライトポイントおよびシャドーポイントを決定する。 Then, to determine the highlight point and shadow point of the image based on the histogram created. 【0049】(輝度ヒストグラムの作成)図4は本実施形態での輝度ヒストグラムを作成するフローチャートである。 [0049] (Preparation of luminance histogram) FIG. 4 is a flowchart for creating a luminance histogram in the present embodiment. 【0050】図4において、図4−S1で原画像の輝度ヒストグラム作成のルーチンに入ると、図4−S2で原画像の画素から輝度ヒストグラムの作成に用いる画素の選択比率を決定する。 [0050] In FIG 4, upon entering the original image routine of the luminance histogram creation on 4-S1, it determines the selection ratio of pixels used to create the luminance histogram from the pixels of the original image in FIG. 4-S2. 本実施形態では、処理対象の画像データが35万画素の場合に全画素を対象(選択比率1 In the present embodiment, image data to be processed is for all pixels in the case of 350,000 pixels (selection ratio 1
(あるいは100%))に輝度ヒストグラムを作成することとする。 And creating an intensity histogram (or 100%)). 35万画素以上の画素数の画像データが入力された場合には、その総画素数の35万画素に対する比率に応じて画素選択(サンプリング)を行う。 When the image data of 350,000 more than the number of pixels the pixel is input, performs pixel selection (sampling) in accordance with the ratio of 350,000 pixels of the total number of pixels. 例えば、350万画素の画像データが入力された場合には、 For example, 3.5 million when the image data of the pixel is input,
選択比率は350万/35万=10であり、10画素に1画素の割合(選択比率10(あるいは10%))で輝度ヒストグラムを作成する。 Selection ratio was 3.5 million / 350,000 = 10, creating a luminance histogram in 1 pixel ratio of 10 pixels (selection ratio of 10 (or 10%)). 本実施形態では選択比率n Selected in this embodiment the ratio n
は次式により求める。 It is calculated by the following equation. n=int(対象画像データの総画素数/基準画素数3 n = int (total number of pixels of the target image data / reference pixel number 3
5万) (但し、n<1の時はn=1、nは正数) 続いて図4−S3でライン番号を管理するカウンタをリセットあるいは所定の初期値にセットし、図4−S4でそのカウンタをインクリメントして注目ラインのライン番号とする。 50,000) (however, n = 1, n when n <1 is a positive number) subsequently set to a reset or a predetermined initial value the counter to manage the line numbers in Fig. 4-S3, in FIG 4-S4 increments the counter and line number of the line of interest. 【0051】本実施形態では画素の間引き(サンプリング)はライン単位で行うので、選択比率nの場合には、 [0051] Since the decimation of the pixel in the present embodiment (sampling) is performed in units of lines, when the selection ratio n is
ライン番号をnで割ったときの余りが0の場合に、そのラインに属する画素を処理対象として選択する(図4− The remainder when dividing the line number by n in the case of 0, selects the pixels belonging to the line for processing (FIG. 4
S5−YES)。 S5-YES). 例えば選択比率10の場合であれば、 In the case for example of a selection ratio of 10,
ライン番号を10で割ったときの余りが0の場合に、そのラインに属する画素を処理対象として選択する注目ラインが間引かれるライン、すなわち処理対象とならないラインの場合には図4−S4に戻る。 When the remainder obtained by dividing the line number by 10 0, the line of interest lines are thinned out to select the pixels belonging to the line as a processing target, that is, when a line which is not processed in FIG. 4-S4 Return. 処理対象ラインの場合には図4−S6に進み、注目ラインに属する画素に順次注目し、その注目画素に対して輝度変換,色度変換を処理を行う。 In the case of processed line advances in Figure 4-S6, successively focusing on pixels belonging to the target line, the luminance conversion, the process chromaticity conversion performed on the target pixel. 本実施形態における輝度変換、色度変換は以下の式により行う。 Luminance conversion, the chromaticity conversion in this embodiment is performed by the following equation. なお、輝度、色度変換は以下の式に限らず様々な式を用いることが可能である。 Incidentally, the luminance, chromaticity converter is possible to use a variety of expression is not limited to the following equation. Y (輝度)=int(0.30R+0.59G+0. Y (luminance) = int (0.30R + 0.59G + 0.
11B)(Yは正数) C1(色度)=R−Y C2(色度)=B−Y また本実施形態では白位置(ハイライトポイント)、黒位置(シャドーポイント)の検出精度を向上させるために次式により注目画素の彩度Sを計算し、予め定めた彩度値(Sconst)より大きいか否かを判断して(図4−S7)、大きい場合には、その画素の情報は輝度ヒストグラムに反映させない。 11B) (Y is a positive number) C1 (chromaticity) = R-Y C2 (chromaticity) = B-Y The white position (highlight point in the present embodiment), improve the detection accuracy of the black position (shadow point) the saturation S of the pixel of interest calculated by the following equation in order to, to determine whether a predetermined saturation value (Sconst) is larger than (Fig. 4-S7), if it is larger, the information of the pixel It is not reflected in the brightness histogram. 彩度S=sqrt(C1^2+C2^2) ここでsqrt(x)はxの平方根を与える関数であり、x^yはxのy乗を表す。 Saturation S = sqrt (C1 ^ 2 + C2 ^ 2) where sqrt (x) is a function that gives the square root of x, x ^ y represents the y-th power of x. 【0052】即ち、(S>Sconst)の場合には図4−S6に戻り、注目画素のデータは以後の処理に反映させない。 [0052] That is, in the case of (S> Sconst) returns to FIG. 4-S6, data of the pixel of interest is not reflected in subsequent processing. これは、後述する通り、白位置の彩度は高輝度の画素群の平均彩度により与えられ、その彩度の値は色かぶりにより生じた誤差となるため、本来高彩度であると考えられる画素はハイライトポイントの算出から除外したほうが良いためである。 Pixels which, as described below, the saturation of the white position is given by the average saturation of the pixel group of high brightness, which is considered the value of the saturation because the error caused by the color head is inherently high chroma This is because it is better that were excluded from the calculation of the highlight point. この処理の効果を具体例を上げて説明する。 The effect of this process by raising the specific example will be described. 例えばイエローの画素(R=G=2 For example, yellow pixel (R = G = 2
55、B=0)は、上式からその輝度Yは226となり、彩度Sは227となる。 55, B = 0), the luminance Y from the above equation is next 226, saturation S becomes 227. すなわち、この画素は極めて高輝度であるとともに、十分に彩度の高い色を有することが分かる。 That is, the pixel is very high luminance, it is found to have a high enough saturated colors. このような画素は、無彩色の画素がイエローに色かぶりした結果そのようになったと判断するよりも、本来イエローの画素であると判断した方が多くの場合間違えが少ない。 Such pixels, than it is determined that the achromatic pixels have come to the result of fog color yellow, is less mistake often who is determined that the pixel of the original yellow. このような高輝度・高彩度の画素を輝度ヒストグラムに含めると、検出される白位置に誤差が生じてしまう。 Including pixels of such high brightness and high chroma in the luminance histogram, error occurs in the white position detected. よって、本実施形態では所定の彩度(Sconst)を定め、所定の彩度を越える彩度の画素は輝度ヒストグラムに含めない。 Thus, defining a predetermined saturation (Sconst) in the present embodiment, the pixel saturation exceeding a predetermined saturation are not included in the luminance histogram. こうすることで、高彩度の画素により検出される白位置に誤差が生じることを防ぎ、白位置の精度を向上させることができる。 In this way, it prevents errors in the white position detected by the pixels of high saturation, it is possible to improve the accuracy of the white position. 【0053】このように、図4−S7における判断の後、条件(S≦Sconst)を満たした画素について輝度ヒストグラムを作成していく(図4−S8)。 [0053] Thus, after the judgment in FIG. 4-S7, will create a luminance histogram for the pixels satisfying the condition (S ≦ Sconst) (Fig. 4-S8). ここで本実施形態で扱う画素データRGBは各8ビット(2 Here pixel data RGB handled in this embodiment each 8 bits (2
56階調)データであるので、輝度Yも256の深さに変換される。 Since 56 gradations) data is converted into the depth of the luminance Y is also 256. よって輝度ヒストグラムは、0から255 Therefore, the luminance histogram, from 0 255
までの256段階の各輝度値の画素が夫々何度数あるかを計数することで得られる。 Pixels of each luminance value of 256 steps up is obtained by counting the how many times the number of people each. 【0054】また色度C1,C2の計算値は、後の色かぶり補正時に、各輝度値を有する画素の平均色度を算出するためのデータとして用いるので、本実施形態では次のようにデータを保持する。 [0054] The calculated value of the chromaticity C1, C2, upon Tint after, since used as the data for calculating the average chromaticity of pixels having each luminance value, the data in the following manner in the present embodiment to hold. すなわち、インデクスの範囲が0から255の構造体配列変数の形式で、度数,C That is, in the form of a structure array variable from the scope of the index is 0 255, power, C
1累積値,C2累積値の3メンバーを設定し、各画素ごとの演算結果をその画素の輝度値をインデクスとする各メンバーに反映していく。 1 accumulated value, set the 3 members of C2 accumulated value, continue to reflect the operation result of each pixel to each member of the luminance value of the pixel with the index. 【0055】注目画素について処理を終えたなら、注目ラインの全画素の処理が終了したかどうかを判断し(図4−S9)、注目ラインに未処理画素が残っている場合には図4−S6に戻り、図4−S6以降の処理を繰り返す。 [0055] Upon completion of the processing for the pixel of interest, the processing of all the pixels in the target line is determined whether or not finished (Fig. 4-S9), if there are still unprocessed pixels in the target line Figure 4 returning to S6, and repeats the process of FIG. 4-S6 or later. 注目ライン内の全画素の処理が終了したら、図4− When the processing of all the pixels in the target line is completed, FIG. 4
S10で未処理のラインが残っているかを判断し、全ライン終了であれば図4−S11で終了し、未処理のラインが残っていれば図4−S4に戻り、注目ラインを次のラインに移して上記処理を繰り返す。 Determine remain unprocessed lines in S10, and ends in FIG. 4-S11 if all the lines ended, returning to FIG. 4-S4 If there remains an unprocessed line, the line of interest for the next line Transfer is to repeat the above process. 【0056】以上の様に原画像データの画素を選択しながら輝度ヒストグラムを作成することにより、必要最小限の画素数で、且つ後の白位置、黒位置検出時の精度の向上も考慮した輝度ヒストグラムを作成することができる。 [0056] By creating a luminance histogram while selecting pixels of original image data as described above, the minimum required by the number of pixels, the white positions after and luminance in consideration also improve the accuracy of the black position detection it is possible to create a histogram. 【0057】(白位置(ハイライトポイント),黒位置(シャドーポイント)の決定)輝度ヒストグラムが完成したら、そのヒストグラムから白位置(ホワイトポイント)、黒位置(シャドーポイント)を決定する。 [0057] (white position (highlight point), the determination of the black position (shadow point)) When the brightness histogram is complete, white position from the histogram (white point), to determine the black position (shadow point). 本実施形態では、輝度ヒストグラムにおける輝度値0及び輝度値255の両端から中心方向に累積輝度度数値が175 In the present embodiment, the cumulative luminance frequency value toward the center from both ends of the brightness values ​​0 and the luminance value 255 in the luminance histogram 175
0になる点をそれぞれ黒位置および白位置と定める。 0 becomes the point respectively defined as black position and white position. 【0058】すなわち、輝度値Yの画素の度数をPYとすると、P0+P1+・・・と累積度数を求めていき、 [0058] That is, when PY the frequency of the pixel of the luminance value Y, will yield a cumulative frequency and P0 + P1 + ···,
累積度数が1750を越えた時の輝度値を黒位置の輝度値YSDとする。 The luminance value when the cumulative frequency exceeds 1750 and the luminance value YSD black position. 次いで輝度YSDの画素の平均色度を求める。 Then obtaining the average chromaticity of pixels of luminance YSD. 前記の通り、輝度ヒストグラム作成時に各輝度値の色度の累積値が計算されている(輝度Nの画素の累積色度をC1Ntotal,C2Ntotalとする) As described above, the cumulative value of chromaticity of each luminance values ​​when creating the luminance histogram is calculated (C1Ntotal cumulative chromaticity of the pixel of the luminance N, and C2Ntotal)
ので、黒位置である輝度値YSDの画素の平均色度C1 Since, the average chromaticity C1 of the pixel of the luminance value YSD is black position
SD,C2SDを求める。 SD, seek C2SD. C1SD=C1YSDtotal/PYSD C2SD=C2YSDtotal/PYSD 同様に白位置の決定を行う。 Similar C1SD = C1YSDtotal / PYSD C2SD = C2YSDtotal / PYSD the determination of white position. P255+P254+・・ P255 + P254 + ··
・と累積度数を求めていき、該累積度数が1750を越えた時の輝度値を黒位置の輝度値YHLとする。 - a will yield a cumulative frequency, the luminance value when the cumulative frequency exceeds 1750 and the luminance value YHL black position. 次いで輝度YHLの画素の平均色度C1HL,C2HLを求める。 Then the average chromaticity C1HL pixel brightness YHL, seeking C2HL. C1HL=C1YHLtotal/PYHL C2HL=C2YHLtotal/PYHL 以上の演算を行うことにより、[C1,C2,Y]色空間において、白位置(C1HL,C2HL,YHL)と黒位置(C1SD,C2SD,YSD)を求めることができる。 By performing C1HL = C1YHLtotal / PYHL C2HL = C2YHLtotal / PYHL more operations, determined in [C1, C2, Y] color space, the white position (C1HL, C2HL, YHL) black position (C1SD, C2SD, YSD) a be able to. 【0059】尚、本実施形態では輝度値0と輝度値25 [0059] In the present embodiment luminance value 0 and the luminance value 25
5の輝度位置から累積度数を求めたが、輝度値1と輝度値254から求めるなど、所定のオフセットを与えても良い。 Although calculated cumulative frequency from 5 luminance position, such as determined from the luminance value 1 the luminance value 254, may be given a predetermined offset. 【0060】以上のようにして、図3のステップS1において、白位置(ハイライトポイント)/黒位置(シャドーポイント)を決定する。 [0060] As described above, to determine in step S1 of FIG. 3, white position (highlight point) / black position (shadow point). 【0061】次に、図3のS2において、図3−S1で決定された白位置および黒位置に基づいた画像補正処理を行う。 Next, in S2 of FIG. 3, performing the image correction process based on the white position and the black position determined in FIG. 3-S1. 本実施形態では画像補正処理として、原画像の色かぶりを補正する色かぶり補正、原画像の露出を最適化すべく輝度のコントラストを補正する露出補正、および出力画像の色のみえを良くするための彩度補正を行う。 As the image correction process in the present embodiment, the original image color cast correction for correcting color cast of the original image exposure correction for correcting the optimization to order the luminance contrast of the exposure, and the output image Irono appeared well to for perform the saturation correction. 【0062】図9は、画像補正処理部113により図3 [0062] Figure 9 Figure 3 by the image correction processing unit 113
のステップS2で行われる補正処理の流れを示している。 It shows the flow of correction processing performed in step S2. すなわち、まず色かぶり補正のための回転行列を求め、次にその回転行列を用いて色バランス(色かぶり) That is, it determines the rotation matrix for color fog correction first and then the color balance by using the rotation matrix (color cast)
を補正し、最後に画像の露出の状態に応じて、輝度信号のガンマ変換を行う。 Corrected, finally in accordance with the state of exposure of the image, it performs gamma conversion of the luminance signal. これら各処理を、順を追って説明する。 Each of these processes will be described in order. 【0063】(色かぶり補正)上記の通り原画像の(C [0063] (color cast correction) of the above as the original image (C
1,C2,Y)色空間における白位置、黒位置が求められたら、引き続いて色かぶりの補正を行う。 1, C2, Y) white in color space position, when the black position is determined to correct the color cast subsequently. 【0064】もし原画像に色かぶりが無く理想的な画像であるとすれば、無彩色はR=G=Bであり、白位置、 [0064] if a if the original image to the color fogging without ideal image, achromatic is R = G = B, White position,
黒位置の色度の演算値は「C1HL=C2HL=C1S Calculating values ​​of the chromaticity of the black position "C1HL = C2HL = C1S
D=C2SD=0」となる。 The D = C2SD = 0 ". しかし色かぶりがある場合には、かぶっている色相方向に、かぶっている程度に比例して、(C1HL,C2HL,YHL)と(C1S However, if there is a color cast, the hue direction wears, in proportion to the extent that wears, (C1HL, C2HL, YHL) and (C1S
D,C2SD,YSD)を結ぶ直線(色立体軸)に傾きが生じる。 D, C2SD, is inclined to a straight line (color solid axis) connecting the YSD) occurs. 色かぶり補正は色立体軸とY軸(輝度軸)が一致する様に変換することで達成できる。 Tint can be achieved by converting as the color solid axis and Y-axis (brightness axis) coincide. 変換は色立体を回転、平行移動させることでも達成できるし、座標系を変換することでも達成できる。 Transformation rotates the color solid, to be achievable by moving parallel can also be achieved by converting the coordinate system. 【0065】本実施形態ではまず原画像の色立体において、色立体軸の最低輝度点(下端点)を回転中心として、色立体軸をY軸と平行となる様に回転させる。 [0065] First, in the color solid of the original image in the present embodiment, as the center of rotation minimum luminance point of the color solid axis (bottom point), rotates the color solid axis so as to be parallel to the Y axis. 次いで前記最低輝度点の位置が(C1,C2,Y)空間の原点となるように座標系を変換する。 Then converting the position of the minimum luminance point (C1, C2, Y) coordinate system such that the origin of the space. 以上の処理により、 By the above process,
最低輝度点が原点で、色立体軸がY軸と一致する変換結果が得られる。 Lowest luminance point origin, the conversion result of the color solid axis coincides with the Y-axis is obtained. なお、図5(a)は色かぶりのない理想的な画像データの色分布を示す色立体である。 Incidentally, FIG. 5 (a) is a color solid showing a color distribution of an ideal image data having no color fogging. 上述の変換により、変換後の色立体は、理想的な色立体(図5 The conversion described above, the color solid after conversion, the ideal color solid (Fig. 5
(a))に近づけられる。 It is close to the (a)). 【0066】なお、色立体軸をY軸と平行に回転させる回転変換にあたっては、シャドーポイント及びハイライトポイントの座標値から、回転変換の回転軸及び回転角は簡単に決めることができる。 [0066] Incidentally, the color solid axis when rotation transformation to parallel to the rotation and Y-axis, the coordinate values ​​of the shadow point and a highlight point, the rotary shaft and the rotation angle of the rotation conversion can be determined easily. 3次元空間上で、立体を所望の回転軸周りに所望の角度で回転させる回転行列を求める手法は公知の技術であるので、この詳細な説明は省略する。 In the three-dimensional space, the method of obtaining the rotation matrix for rotating at a desired angle stereoscopic around the desired axis of rotation is a known technique, the detailed description is omitted. 【0067】以上の様に、原画像の各画素を、色度と輝度とを軸とする3次元色空間の画素データ(C1,C [0067] As described above, each pixel of the original image, the pixel data of the three-dimensional color space having axes the chromaticity and luminance (C1, C
2,Y)に変換し、その画像データを、黒位置と白位置とを結ぶ色立体軸(グレーライン)がY軸と一致し、かつ最低輝度が座標原点となるような画素データ(C 2, Y) is converted into the image data, black position and white position and color solid axis connecting the (gray line) coincides with the Y-axis, and the pixel data as the minimum luminance is the coordinate origin (C
1',C2',Y')に回転、平行移動変換することにより、色かぶりの補正を行うことが可能となる。 1 ', C2', rotating in the Y '), by translation transformation, it is possible to correct the color cast. 【0068】(コントラスト及び彩度の調整)次にコントラスト及び彩度の調整による画像のさらなる高品質を実現するために、画像の露出オーバー/アンダーを簡易的に判定し、それに応じて輝度信号にガンマ補正をかける方法を説明する。 [0068] In order to achieve higher quality of image by (contrast and saturation adjustment) then the contrast and color saturation adjustment, exposure over / under image simplified manner determined, the luminance signal in response thereto illustrating a method of applying gamma correction. 【0069】なおこの処理は主にカラーバランス補正の一部であり、上述したような撮影条件データ106に含まれる露出データは考慮しておらず、後述する露出データの値を加味した明るさ補正とは異なる。 [0069] Note that this process is part of the main color balance correction, exposure data included in the image capturing condition data 106 as described above does not take into account, brightness correction in consideration the value of the exposure data to be described later different from the. 【0070】コントラストの調整は、黒位置(シャドーポイント)の輝度を“0”あるいはそれに近い値(例えば“10”)に調整し、白位置(ハイライトポイント) [0070] Adjustment of contrast, black position was adjusted to the luminance to "0" or a value close to the value of (shadow point) (for example, "10"), white position (highlight point)
の輝度を“255”あるいはそれに近い値(例えば“2 Luminance "255" or a value close to the value of (for example, "2
45”)に調整することで行う。 【0071】次に、画像の露出のオーバー・アンダーを簡易的に判定し、画像データに対してそれに応じたガンマ補正を施す際の一実施例を示す。 【0072】まず、補正する色立体軸と輝度(Y)軸とが最小距離となる点、つまり図5(b)におけるT, Performed by adjusting the 45 "). Next, the over-under-exposure image simplified manner determined illustrates one embodiment of a time of performing gamma adjustment according to a contrast image data. [0072] first, a point where the color solid axis to correct the luminance (Y) axis is the minimum distance, i.e. T in FIG. 5 (b), the
T'を求める。 Find a T '. これは幾何学的な関係から簡単に求めることができる。 This can be easily obtained from the geometric relationship. 【0073】そして、点T'の色かぶり補正後の輝度成分YT'が点Tの輝度成分YTとなるようにコントラストを調整する。 [0073] Then, 'luminance component after the color fog correction of YT' point T to adjust the contrast so that the luminance component YT in the point T. つまり図6に示すように(YT',Y That is, as shown in FIG. 6 (YT ', Y
T)を屈折点とし、色かぶり補正後の輝度Y'がYT' The T) and the refraction point, the luminance after the color fog correction Y 'is YT'
より小さい場合は、輝度を直線aとして与えられる関数によりY”に補正し、YT'より大きい場合は、直線b Is smaller than corrects the Y "by function given luminance as a straight line a, YT 'is greater than the line b
として与えられる関数によってY”に補正する。 【0074】もちろん、このT,T'を使わずに、図6 Corrected to Y "by given function as a. [0074] Of course, this T, without a T ', Fig. 6
の直線l2で与えられるような補正をおこなってもよい。 Correction as given by the straight line l2 of may be performed. 色立体軸が輝度軸と並行になる場合は、点T,T' If color solid axis is parallel to the luminance axis, the points T, T '
は1対ではないし、また、T,T'が輝度の範囲[0, Not a pair, also, T, range T 'is the luminance [0,
255]の外にある場合には、点(YT',YT)を屈折点とすることはできない。 If outside the 255], the point (YT ', YT) can not be refracted point. このような特殊なケースでは直線l2に従って補正すればよい。 It may be corrected in accordance with the straight line l2 in such a special case. 【0075】この2直線の最近接点T,T'を用いた補正の効果は、とくに露出のオーバーあるいはアンダーの画像に作用する。 [0075] The effect of correction using the closest point T, T 'of the two straight lines, in particular acts on the exposure of the over or under the image. 露出がオーバーになるのは空などの明るいところに画像全体が引っ張られるためである。 The exposure is over is because the entire image is pulled at a bright, such as air. この際デジタルカメラを代表する入力機器では、高輝度色抑圧が行われ、高輝度部の彩度がおとされる。 In the input device representing the time digital camera, a high luminance color suppression is performed, the saturation of the high luminance portion is dropped. すなわち、 That is,
高輝度色抑圧の行われた画像の色立体軸を、図7(a) Color solid axis of performed image of high luminance color suppression, FIGS. 7 (a)
に示すように彩度と輝度とを軸とする2次元平面で考えると、高輝度の部分でもっとも無彩色に近い画素があらわれる。 Given a two-dimensional plane having axes the saturation and brightness as shown in, the pixel appears closest to the achromatic color in a portion of the high brightness. 逆に、露出アンダーの画像に対しては低輝度色抑圧がかかるため、図7(b)のように、低輝度の部分で彩度が低くなる。 Conversely, since it takes a low luminance color suppression for underexposure of the image, as shown in FIG. 7 (b), the saturation is reduced in the portion of low brightness. 【0076】実際の画像で色立体の輝度軸を輝度−彩度平面で考えると露出オーバーの画像に関しては例えば、 [0076] actual luminance luminance axis of the color solid image - with respect to the image of the overexposed think in chroma, for example,
図7(c)のようになる。 It is as shown in FIG. 7 (c). 逆にアンダーの画像に関しては例えば、図7(d)のようになる。 With respect to the under of the image in reverse for example, as shown in FIG 7 (d). そもそも本来あるべき(理想的な状態の)色立体から、なんらかの撮影状況や入力時(A/D変換時)の影響で実際の色立体がずれるのだと考えれば、T,T'の位置がもっともズレの小さい場所と考えられる。 To begin the color solid (ideal state) there should originally, given that it is deviating actual color solid under the influence of some shooting conditions and input (during A / D conversion), T, the position of T ' the most considered to be small location of deviation. 従って、本発明の一実施の形態ではこれを戻してやることで簡易的に適切なグレー、 Thus, simplified manner appropriate gray by in one embodiment of the present invention'll return it,
つまり全体の明るさ補正を行うものである。 That is intended to perform the brightness correction of the total. 【0077】もちろんこのTを単に画像の露出オーバー・アンダーを簡易的に判定する手段として用い、あらかじめアンダー用のLUT(ルックアップテーブル)、オーバー用のLUTを用意し、点TあるいはT'の輝度成分に応じて輝度信号のガンマ調整を行ってもよい。 [0077] Of course used as a simple manner determining means simply overexposure under-image of this T, advance for the under LUT (lookup table), prepared LUT for over, the luminance of the point T or T ' it may be performed gamma adjustment of the luminance signal in accordance with the component. 例えば、図6の点(YT',YT)を変曲点とするような曲線によってコントラストの調整を行ってもよい。 For example, a point in FIG. 6 (YT ', YT) may be performed to adjust the contrast by curve as the inflection point. 従って、このT,T'の値によって簡易的に画像が露出オーバーなのか、アンダーなのか判定できる。 Therefore, this T, or images in a simple manner that the overexposed by the value of T ', may determine under from. すなわち、色立体軸においてもっとも彩度の低い点である点T'の輝度成分が高輝度よりにあれば、その画像の輝度−彩度の関係は図7(a)のような傾向を示すし、逆に点T'の輝度成分が低輝度よりにあれば、その画像の輝度−彩度の関係は図7(b)のような傾向を示す。 That is, if the most luminance component of a low point in a point T 'saturation within than the high luminance in the color solid axis, the brightness of the image - relationship saturation to a tendency as shown in FIG. 7 (a) , if the luminance component of the point T 'on the contrary the more low luminance, the luminance of the image - relationship chroma indicates the tendency as in Figure 7 (b). したがって、 Therefore,
高輝度色抑制及び低輝度色抑制された画像において、点T'の輝度成分が高輝度よりにあれば、その画像は露出オーバー傾向にあり、点T'の輝度成分が低輝度よりにあれば、その画像は露出アンダー傾向にあると考えられる。 In the high luminance color suppression and low luminance color suppressing image, 'if the luminance component of the higher-brightness, the image is overexposed trend, the point T' point T if the luminance component of the lower-brightness , the image is considered to be in the underexposed trend. 【0078】一方、彩度調整は、色差C1,C2に彩度補正係数を乗ずることで簡単に行うことができる。 [0078] On the other hand, the saturation adjustment can be easily performed by multiplying the saturation correction coefficient to the color difference C1, C2. 例えば、彩度を20%あげる場合は、補正後の彩度は補正前の120%となることから、彩度補正係数を1.2として計算する。 For example, when increasing the saturation of 20%, the saturation of the corrected since it is 120% before correction to calculate the saturation correction coefficient as 1.2. すなわち、 C1”=1.2×C1' C2”=1.2×C2' として彩度補正を行うことができる。 That is, it is possible to perform C1 "= 1.2 × C1 'C2" = 1.2 × C2' as a saturation correction. これは、 (彩度)=sqrt(C1^2+C2^2) で定義されることによる。 This is due to be defined by (saturation) = sqrt (C1 ^ 2 + C2 ^ 2). 【0079】(RGB空間への逆変換)以上で本実施形態における各種補正が終了する。 [0079] Various correction is completed in this embodiment by (inverse conversion to RGB space) or more. この時点で原画像の各画素は(R,G,B)の色信号データから(C1”,C Each pixel of the original image at this point (R, G, B) color signals from the data (C1 ", C
2”,Y”)の色空間データに変換された状態にあるので、再度(R',G',B')の色信号データに逆変換する。 2 ", Y" because the state of being converted to the color space data), re (R ', G', inversely converts the color signal data of B '). 逆変換は以下の式により行う。 Inverse transformation is performed by the following equation. R'=Y”+C1” G'=Y”−(0.3/0.59)*C1”−(0.1 R '= Y "+ C1" G' = Y "- (0.3 / 0.59) * C1" - (0.1
1/0.59)*C2” B'=Y”+C2” このようにして、原画像に対して、色かぶり,コントラスト、彩度が補正されたRGBデータを得ることができる。 【0080】以上のように、本実施形態によれば、少ない処理負荷で確実に色かぶり補正が可能となる。また、 1 / 0.59) * C2 "B '= Y" + C2 "In this way, the original image, color fog, can be obtained RGB data contrast, saturation is corrected. [0080] above as described above, according to the present embodiment, it is possible to reliably tint with a small processing load. Further,
本実施形態によれば、サンプリング条件を原画像の画像データサイズに応じて設定しているので、入力画像にかかわらずヒストグラム総度数と、白位置及び黒位置を決定するための累積度数との関係をほぼ一定にすることができる。 According to this embodiment, since the sampling condition is set in accordance with the image data size of the original image, the relationship between the histogram total frequency regardless of the input image, the cumulative frequency for determining the white position and black position it can be made substantially constant. したがって、良好な色かぶり補正を実現することができる。 Therefore, it is possible to realize a good color fog correction. 【0081】さらに、補正対象画像の色立体軸と輝度軸との距離が最短となる点における輝度を維持するように画像全体を非線形にガンマ補正することで、もっとも原画像の値に近いと考えられる輝度を維持しつつ、コントラストを補正することができる。 [0081] Further, since the distance between the color solid axis and the luminance axis of the correction target image is gamma corrected linear the entire image so as to maintain the brightness at the point having the shortest, considered to be close to the value of the most original image while maintaining the brightness to be, it can be corrected contrast. 【0082】さらに、画像が露出オーバーであるか露出アンダーであるかという露出状態を簡単に得ることができる。 [0082] Further, it is possible to obtain the exposure state of whether the image is underexposed or is overexposed easily. さらに、その露出状態に応じて異なるテーブルを選択し、ガンマ補正を施すこともできる。 Furthermore, it is also possible to select a different table according to its exposure state, subjected to gamma correction. ただし、この露出を調べる手段は、画像データをヒストグラム解析して簡易的に行うもので、撮影条件データ106を元に露出の状態を調べる方法とは異なる。 However, it means to examine the exposure, and performs image data and histogram analysis in a simple manner, different from the method for examining the state of the exposure based on the photographing condition data 106. 【0083】なお、サンプリングをライン単位でなくカラム単位で行っても構わない。 [0083] It should be noted, may be carried out sampling in columns rather than line-by-line basis. 【0084】[第2の実施の形態]次に、上述した第1 [0084] [Second Embodiment] Next, first the above-mentioned
実施形態に対して、補正度合いを考慮した第2の実施形態について説明する。 To the embodiments, a second embodiment will be described in consideration of the correction degree. 【0085】第1実施形態で説明したように、画像の色立体軸を求める際に、この軸の傾きがあまりにも大きい場合、これを無理に補正すると画像に不具合が生じる場合がある。 [0085] As described in the first embodiment, when determining the color solid axis of the image, when the inclination of the axis is too large, there are cases where defective image occurs when forcibly to correct this. これには例えば色フィルタなどをもちいて故意に色かぶりを起こしているような場合や、夕焼けのシーンを撮影した場合などが考えられる。 This is considered a case taken for example, the case such as that caused a color cast deliberately using a like color filter, the scene of sunset. 【0086】このような場合、求めたハイライトポイントとシャドーポイントが間違っていたと判断して補正を行わないか、または、回転角を適当に調整して補正度合いを弱めることで不具合をなくすことができる。 [0086] In such a case, if not corrected it is determined that the highlight point and the shadow point obtained was wrong, or, is possible to eliminate the problem by weakening the appropriate adjustment to correct the degree of the angle of rotation it can. このようなハイライトポイントとシャドーポイントが間違っていたという判定は、色立体軸の方向によって可能である。 Determining that such a highlight point and a shadow point is incorrect is possible by the direction of the color solid shaft. 色立体軸の傾きから、どの色がかぶっているのか容易に判定できるので、特殊効果を得るために例えば色フィルタを用いて撮影された画像については色かぶりを補正しないというような判定もできる。 From the slope of the color solid shaft, it can be determined for any easily which color is fogged may determine that it does not correct the color cast for captured image using a color filter for example, in order to obtain special effects. 【0087】このような場合、色立体軸の方向ベクトルと、輝度軸とのなす角度に着目し、色かぶり補正を行うことで逆に不都合が生じると判定して処理を行わないか、または、処理の度合をゆるめる。 [0087] In this case, the direction vector of the color solid shaft, paying attention to the angle between the luminance axis, or does not perform determination and the process and inconvenience reversed by performing color fog correction occurs, or, loosen the degree of processing. 例えば、色立体軸が赤の色相方向に向いており、その角度が所定の角度、 For example, if the color solid axis is oriented in the hue direction of the red, the angle that the angle is predetermined,
例えば40度以上の場合には、その画像は本来色かぶりした画像であると判断する。 For example, in the case of more than 40 degrees, it is determined that the image is inherently color fog image. 処理の度合をゆるめる場合には、色立体軸を所定角度、例えば20度だけ起こしたり、あるいは所定角度まで、例えばY軸に対する傾きが20度になるまで起こすことで色かぶりを補正する。 When loosening the degree of processing, predetermined angle color solid axis, or caused by, for example, 20 degrees or up to a predetermined angle, for example, the slope for the Y-axis to correct the color cast by causing until 20 degrees. この変換のための回転行列は、回転軸と回転角度とから容易に求めることができる。 Rotation matrix for this transformation can be easily obtained from the rotation axis and the rotation angle. 【0088】なお上記補正の度合いはユーザーがマニュアルで指定してもいいし、あらかじめ角度の大きさ、該色立体軸の方向に応じて設定しておいてもよい。 [0088] It should be noted that the degree of the correction You can either be specified in the user manual, in advance angle of size, may be set in accordance with the direction of the color solid axis. 例えば40度の場合、該画像の色立体を20度だけ回転して起こすとしたが、その補正の度合いをユーザに指定させてもよい。 For example, in the case of 40 degrees, but the color solid of the image and to cause rotated by 20 degrees, it may be designated the degree of correction to the user. 以後の処理は第1実施形態と同様である。 The subsequent processing is the same as in the first embodiment. 【0089】また、色立体軸の方向によって、どの色がかぶっているのか容易に判定できるので、特殊効果を得るために例えば色フィルタを用いて撮影された画像については、フィルタの色方向に関しては補正しないというような判定もできる。 [0089] Also, by the direction of the color solid shaft, it can be determined for any easily which color is wearing, for captured images using a color filter for example, in order to obtain special effects, in terms of color direction of the filter It can be determined, such as that is not corrected. すなわちこのような場合には、色かぶりを補正しない色を指定させ、C1−C2平面上において、補正を行わない色の方向に沿って回転変換の回転軸を設定し、その回転軸と色立体軸lとを含む平面が、Y軸と平行になるまで色立体を回転変換する。 That is, such a case, to specify a color that does not correct the color cast on C1-C2 plane, to set the rotation axis of the rotational transformation in the direction of the color is not corrected, the rotary shaft and the color solid plane containing the axis l is rotated convert color solid until they are parallel to the Y axis. こうすることで、特定の色成分についてだけ色かぶりを補正できる。 By doing so, it corrects the color cast only for a specific color component. 【0090】図10は、色立体軸が所定角度以上傾いている場合には、別途指定された角度まで色立体を回転させるように、画像を補正するための処理手順である。 [0090] Figure 10, when the color solid axis is inclined by a predetermined angle or more, to rotate the color solid to an angle which is separately specified, a processing procedure for correcting the image. まず、ステップS101でハイライト/シャドーポイントを決定し、ステップS102で色立体軸の傾きが所定角度以上であるか判定する。 First, to determine the highlight / shadow point in step S101, it determines whether the inclination of the color solid axis is a predetermined angle or more in step S102. もし所定角度に達していなければ、ステップS104,S105で、第1の実施の形態と同様に、色立体軸が輝度軸と一致するように変換して色かぶりを補正する。 If not reached the predetermined angle, in step S104, S105, similarly to the first embodiment, the color solid axis to correct the color cast is converted to match the luminance axis. 【0091】一方、色立体軸が所定角度以上傾いていれば、色立体軸を、輝度軸に向かって20度だけ回転させるような回転行列をステップS103で求め、ステップS105で、その回転行列を用いて色立体を回転させて色かぶりを補正する。 [0091] On the other hand, when the color solid shaft if tilted a predetermined angle or more, the color solid axis, obtains a rotation matrix of rotating by 20 degrees toward the luminance axis in step S103, in step S105, the rotation matrix correcting the color head by rotating the color solid with. この場合、ステップS103で用いた20度という角度は、いかように指定しても構わない。 In this case, an angle of 20 degrees used in step S103, may be specified in any way. 【0092】なお、しきい値を2段階設け、第1のしきい値(例えば40度)より色立体軸の傾きが大きい場合には、色立体軸を完全なグレーラインにしない程度に色立体軸を起こす(例えば20度)ように回転変換し、第1のしきい値と第2のしきい値(例えば20度)との間の場合には、回転変換を行わず、第2のしきい値よりも傾きが小さい場合には、色立体軸を輝度軸と一致させるように回転変換を行うこともできる。 [0092] Incidentally, provided 2-stage threshold, when the inclination of the first threshold value (e.g., 40 degrees) than the color solid axis is large, the color solid so as not to color solid axis complete gray line causing the shaft (e.g., 20 degrees) and rotation conversion as in the case between the first and second thresholds (e.g., 20 degrees) does not perform the rotational transformation, the second bookmarks If the inclination is smaller than the threshold, the color solid axis may be the rotation conversion to match with the luminance axis. このようにすることで、意図的に色かぶりが生じさせられた画像については、不都合な補正を行うことがない。 In this way, the intentional image color cast was caused has never performed an unfavorable correction. 【0093】このように、画像データの画素により構成される色立体の軸の傾き、すなわち軸の方向と傾きの角度という2つの量から、補正するか否かのしきい値をすくなくとも2つ以上設定し画像を補正すべきか、すべきでない、補正度合いを調節すべきかの判定を行うことができ、非常に簡潔に特殊なケースの弊害だけをはじくことができる。 [0093] Thus, the pixel of the image data the inclination of the axis of the composed color solid, i.e. from two quantities that direction and tilt angle of the shaft, whether the threshold correcting at least two or more set whether to correct the image, should not, correction degree can make a determination of whether to regulate, can repel only adverse effect very briefly special case. 【0094】また、色立体軸の方向によって、どの色がかぶっているのか容易に判定できるので、かぶっている色方向に応じて色かぶりを補正しないようにすることもできる。 [0094] Also, by the direction of the color solid shaft, it can be determined which of either readily color wears, it is also possible not to correct the color fog in accordance with and has a color direction wearing. 【0095】[第3の実施の形態]前記第1〜第2実施形態では、画像のハイライトポイント・シャドーポイントに基づいた色バランス補正について説明したが、この他の基準点に基づく補正の実施例について以下説明する。 [0095] [Third Embodiment] The first to second embodiments have been described color balance correction based on the image highlight point Shadow point, the implementation of correction based on this other reference point described below for an example. 【0096】まず、ハイライトポイントおよびシャドーポイントにおける平均色差量△Eを求める。 [0096] First, the average color difference amount △ E in the highlight point and the shadow point. △E=sqrt((C1HL−C1SD)^2+(C2 △ E = sqrt ((C1HL-C1SD) ^ 2 + (C2
HL−C2SD)^2) 色立体軸が輝度軸と平行であればΔE=0となるはずであるが、傾いていれば、0より大きな値となる。 HL-C2SD) ^ 2), but the color solid axis should become Delta] E = 0 if parallel to the luminance axis, if inclined, a larger value than zero. つまり、E(彩度)−Y(輝度)平面で考えると図8のようになる。 That is, as shown in FIG. 8 Given at E (saturation) -Y (luminance) plane. 【0097】次にハイライトとシャドーの間のサンプル輝度を数点用意する。 [0097] Next, to prepare several points of the sample brightness between the highlight and shadow. そして、画像中で例えば輝度Yn Then, under the image example luminance Yn
の画素から、△Enより小さい彩度の画素を用いて、図8のように平均色差量を求める。 From pixel, using pixels of △ En smaller saturation, an average color difference amount as in FIG. ΔEnとしては、予め設定した一定彩度を用いてもよいし、また、色立体軸の傾き方向に限定した平均色差量を求めてもよい。 The DerutaEn, may be used a certain saturation which is set in advance, or may also be determined average color difference amount that is limited to the direction of inclination of the color solid axis. 【0098】これらの数点の輝度について平均色差で最小二乗法的に直線を求め、これを色立体軸として第1実施形態に基づく処理を行う。 [0098] least square legally determined linear with the average color difference luminance of these several points, performs processing based on the first embodiment of this as the color solid axis. 【0099】あるいは、求められた色差及び輝度を要素とする点をBシュプラインなどで近似曲線を求め、この曲線を輝度軸にする、すなわち色差を“0”とするように非線形の色バランス補正を行ってもよい。 [0099] Alternatively, and more at determined an approximate curve the obtained color differences and the point of B Xpu line to the element brightness and the curve to the luminance axis, i.e. color difference "0" to the non-linear color balance correction as it may be carried out. 【0100】以上本発明を好ましい実施例により説明したが、本発明は上述した実施例に限ることなく、クレームに示した範囲で種々の変形が可能である。 [0100] described by the preferred embodiment of the present invention above, this invention is not limited to the above embodiments, and various modifications are possible within the scope of the accompanying claims. 【0101】このようにすることで、輝度軸となるべき線を、ハイライト及びシャドーだけではなく、画像全体から一様にサンプリングした画素から得ることができる。 [0102] By doing so, the line to the luminance axis, not only the highlight and shadow, can be obtained from uniformly sampled pixel from the entire image. 得られた線を輝度軸に一致するように画像データを変換することで、画像全体の特性を反映した色かぶり補正を行うことができる。 The resulting line to transform the image data to match the luminance axis, it is possible to perform color fog correction reflecting the characteristics of the entire image. 【0102】ところで、ホワイトバランスがオートの場合、基準値からのズレ量によってカラーバランスの補正量を可変にしてもよい。 [0102] Incidentally, if the white balance of the auto may the amount of correction of color balance changed by the deviation amount from the reference value. 例えば、ホワイトバランスがオートであるという情報の他に、ホワイトバランスが基準値からの青方向に大幅にずれているという情報を得た場合、カラーバランス補正は色差信号において青とは反対の黄色に傾きやすく閾値を設定してもよい。 For example, in addition to the information that the white balance is automatic, when obtaining the information that the white balance is largely shifted to blue direction from the reference value, the color balance correction is yellow opposed to blue in the color difference signal it may set the easy slope threshold. 【0103】<濃度補正>次に、本実施形態の画像補正処理部113における濃度補正について説明する。 [0103] <density correction> Next, the density correction of the image correction processing unit 113 of the present embodiment will be described. これは画像条件データ106から露出に関する情報、またはストロボ発行ON/OFF情報を読み取り、最適な明るさ補正(印刷濃度補正)を行うものである。 This is performed infos exposed from the image condition data 106 or read strobe issuance ON / OFF information, optimum brightness correction, (printing density correction). 【0104】(階調曲線判定)図11のステップS2では、図3S20で求めたヒストグラムに基づき補正条件設定処理(階調曲線判定処理)を行う。 [0104] performing step S2 of the (gradation curve determination) 11, based on the histogram obtained in FIG 3S20 correction condition setting process (gradation curve judgment process). すなわち、予め用意されている複数の輝度補正用の階調曲線から、画像の解析結果に基づき階調曲線を選択する。 That is, the gradation curve for a plurality of luminance correction which is prepared in advance, selects a gradation curve based on the analysis result of the image. 【0105】本実施形態の階調曲線判定は、3つのパラメータ(ハイライトポイント、シャドーポイントおよび、ある輝度領域の画素数)に基づき画像の明るさを判定し、これに基づいて階調曲線を選択する。 [0105] gradation curve judgment of the present embodiment, three parameters (a highlight point, shadow point and the number of pixels of one brightness area) to determine the brightness of the image based on the tone curve based on this select. 【0106】図12は、階調曲線判定処理の詳細を示すフローチャートである。 [0106] Figure 12 is a flowchart showing details of the gradation curve judgment process. これを参照して本実施形態の階調曲線判定処理を説明する。 With reference to this explaining a gradation curve judgment process in the present embodiment. 【0107】ハイライトポイント判定部図12ステップS21のハイライトポイント判定処理では、上記ヒストグラムから処理対象である画像におけるハイライトポイントを算出する。 [0107] In the highlight point judgment process of the highlight point judgment unit 12 Step S21 calculates the highlight point in the image to be processed from the histogram. 【0108】本実施形態では、輝度信号Yのヒストグラムにおいて輝度範囲の最高輝度値(輝度値255)から、順に低輝度側に向かいながら各輝度値の度数を累積し、ここで求めた累積度数が、例えば、処理対象である画像データの全画素数の1.0%と一致した輝度値、または最初に全画素数の1.0%を越えた輝度値を求め、 [0108] In this embodiment, the maximum luminance value of the luminance range in the histogram of the luminance signal Y from (luminance value 255), sequentially accumulates the frequency of each luminance value while facing the low luminance side, cumulative frequency obtained here , for example, luminance values ​​were consistent with 1.0% of the total number of pixels of the image data to be processed, or the first luminance value exceeding 1.0% of the total number of pixels determined,
この点をハイライトポイント(以下、「HLP」という)とする。 In this regard the highlight point (hereinafter referred to as "HLP") and. 【0109】次に、HLPを予め定めた複数の閾値Th [0109] Next, a plurality of threshold Th that predetermining HLP
_H1、Th_H2、・・・(Th_H1<Th_H2 _H1, Th_H2, ··· (Th_H1 <Th_H2
<・・・)と比較し、ヒストグラムの高輝度領域における分布を解析する。 Compared to <...), to analyze the distribution in the high luminance region of the histogram. 【0110】例えば、本実施形態では、図13に示されるように、下から順番に200、230の値が設定されている2つの閾値を用いた場合を説明する。 [0110] For example, in this embodiment, as shown in FIG. 13, the case of using two threshold set values ​​of 200, 230 in order from the bottom. 【0111】そして、 HLP<Th_H1のときは、 [0111] Then, when the HLP <Th_H1,
画像を高輝度領域が少なくかつ暗い画像と判定し、Th The image determining high luminance region is small and dark image, Th
_H1≦HLP<Th_H2のときは、画像を高輝度領域の分布もあるが全体的に暗い画像と判定し、Th_H When the _H1 ≦ HLP <Th_H2, certain images even distribution of the high luminance region is determined to entirely dark image, Th_H
2≦HLPのときは、画像を高輝度領域に分布の多い明るい画像と判定する。 When 2 ≦ HLP determines image with many bright images distributed in high luminance region. 【0112】例えば、図14に示す明るめの画像のヒストグラムでは、HLPが閾値Th_H2を越えて(HL [0112] For example, in the histogram of the image of the bright 14, beyond HLP is a threshold Th_H2 (HL
P>Th_H2)おり、高輝度領域に多く分布がある画像と判定する。 P> Th_H2) cage, it is determined that the image is distributed more in the high luminance region. 図14のヒストグラムは全体的に高輝度側に分布が偏っており、結果的にHLPも高輝度側に位置している。 Figure 14 histogram is biased overall distributed high luminance side, and consequently HLP are also located on the high luminance side. こういった分布を示す画像は一般的に明るい画像が多い。 Image showing this kind of distribution is often generally bright image. 【0113】図15に示すヒストグラムでは、HLPが閾値Th_H2よりも低くTh_H1より高く(Th_ [0113] In the histogram shown in FIG. 15, higher than Th_H1 lower than HLP threshold Th_H2 (Th_
H1<HLP≦Th_H2)、高輝度領域にある程度分布があるが、明るくはない画像と見なすことができる。 H1 <HLP ≦ Th_H2), there is a degree distribution in the high luminance region, but can be regarded as no bright images.
図15のヒストグラムは、輝度は大まかに中間的な分布を示し、HLPも図14より比較的低輝度側に位置することから、このように判断することができる。 The histogram of FIG. 15, the brightness is roughly shows intermediate distribution, since the HLP is also located relatively low luminance side than 14, can be determined this way. 【0114】図16に示すヒストグラムでは、HLPが閾値Th_H1よりも低く、高輝度領域に分布がない画像となる。 [0114] In the histogram shown in FIG. 16, HLP is lower than the threshold Th_H1, the image is not distributed in the high luminance region. この場合、ヒストグラムは低輝度側に偏り、 In this case, the histogram is biased to the low brightness side,
全体的に暗い画像であることが分かる。 It can be seen overall a dark image. また、HLPが低いということはすなわち、階調レベルが狭いことも意味する。 Moreover, the fact that HLP is low i.e., also means that the gradation level is narrow. こういった画像に対してはγ補正で明るくするか輝度値を高輝度側に引き延ばして明るくするといった補正が必要となる。 It is necessary to correct such be brighter stretching or luminance values ​​for bright γ correction to the high brightness side for these images. 【0115】なお、HLPの算出は、必ずしも上述した方法によって求める必要はなく、従来知られている方式を適宜用いてもよい。 [0115] The calculation of HLP need not be determined by always methods described above may be used methods conventionally known appropriate. 【0116】また、他の画像補正処理、例えば前述したいわゆる色かぶり補正、コントラスト補正、彩度補正と組み合わせて本実施形態の自動階調補正処理を行う場合には、この画像処理で予め用いたHLPを使用することもできる。 [0116] Also, another image correction processing, for example, the aforementioned so-called color fog correction, when the contrast correction, performs automatic gradation correction process of this embodiment in combination with the saturation correction was previously used in the image processing it is also possible to use the HLP. なお、この場合、ハイライトポイントを用いる代わりに、上記色かぶり補正等で同様に用いられるシャドーポイントを用いて画像の明るさ(暗さを)判別することができ、これに基づいて以下の処理を行うことができることは、以下の説明からも自明なことである。 In this case, instead of using the highlight point, the brightness of the image using a shadow point similarly used in the above color fog correction or the like (darkness) can be determined, the following processing based on this it can be performed is that it is self-evident from the following description. 【0117】ヒストグラムのバランス判定図12ステップS22において、図11のステップS1 [0117] In balance determination 12 step S22 of the histogram, step S1 of FIG. 11
で求めたヒストグラムを用いてヒストグラムのバランス判定を行う。 Performing balance determination of the histogram by using the histogram obtained in. 【0118】ヒストグラムのバランス判定処理では、ステップS22で処理対象画像の全画素数に対する所定の領域の累積度数の割合であるSlowを求める。 [0118] In balance judgment process of the histogram determines the Slow is the percentage of the cumulative frequency in a predetermined area to the total number of pixels of the processing target image in step S22. つまり例えば256階調の画像に対して、輝度値0から128 Against That example 256 gradations of the image, the brightness value from 0 to 128
まで(ヒストグラムの半分)の累積画素数の全画素数に占める割合を求め、その画像のヒストグラムの全体的なバランスを解析する。 Until it determined the ratio of the total number of pixels in the cumulative number of pixels (half of the histogram), to analyze the overall balance of the histogram of the image. 【0119】まず、ある輝度領域(0〜128)の累積度数Sを求める。 [0119] First, a cumulative frequency S of a certain brightness area (0 to 128). この累積度数Sは、ヒストグラムにおいて輝度範囲の最低輝度値(輝度値0)から高輝度側に向かって所定の輝度値までの累積度数として求められる。 This cumulative frequency S is obtained as the cumulative frequency of the lowest luminance value of the luminance range in the histogram from the (luminance value 0) to a predetermined luminance value toward the high luminance side. 本実施形態では、最大輝度値(輝度値255)の1 In the present embodiment, the maximum luminance value of (luminance value 255) 1
/2となる輝度値(輝度値128)までの累積度数を低輝度領域の累積度数Sとして求めたが、もちろん他の値を用いてもよい。 / 2 to become the brightness value has been determined the cumulative frequency up to (luminance value 128) as the cumulative frequency S in the low-brightness area may of course be other values. 【0120】次に、累積度数Sが、全画素数に占める割合Slowを以下の式を用いて算出する。 [0120] Next, the cumulative frequency S is calculated using the following equation the ratio Slow occupying the total number of pixels. Slow=(ある輝度領域の累積度数S)/(全画素数)(%) なお、前述のヒストグラム集計の際に、画素を間引いて、間引きヒストグラムを作成した場合には、上記Sl Slow = / (total number of pixels) (certain cumulative frequency S in the luminance region) Note (%), when the aforementioned histogram aggregation, when thinning out pixels, created a decimation histogram, the Sl
owの定義式での分母をヒストグラム作成の対象となった画素数にする。 The denominator of the definition formula ow to the number of pixels as an object of the histogram creation. 【0121】次に、上記で求めたSlowを用いて再び閾値判定を行う。 [0121] Next, the threshold again judged by using the Slow obtained above. これは、ヒストグラムの下半分の全体に占める割合を算出することで、その画像の全体的な輝度のバランスを調べるものである。 This, by calculating the percentage of the total of the lower half of the histogram is used for determining the balance of overall brightness of the image. 上述のハイライトポイント判定において、ヒストグラムの高輝度領域の分布状態に応じて画像を数種類に分類したが、図13に示すように、それぞれの場合に対応させて閾値を設け、ヒストグラムのバランス度合いを判定する。 In the highlight point judgment described above, it was classified images in accordance with the distribution of high luminance area of ​​the histogram in several, as shown in FIG. 13, in correspondence with each case a threshold value is provided, the balance degree of the histogram judge. 【0122】例えば、図14に示す明るめの画像の場合、輝度値128までの領域の全画素数に対する割合がSlowとなる。 [0122] For example, if the image lighter 14, the ratio is Slow to the total number of pixels in the region up to the luminance value 128. この例では、Slowは全画素数の2 In this example, Slow 2 of the total number of pixels
0%である。 It is 0%. 従って、上記HLP判定で明るい画像と判断されるとともに、Slowは、16〜50の範囲と判定される。 Therefore, while being determined to bright image in the HLP judgment, Slow is determined to range from 16 to 50. 【0123】一方、図16に示す暗めの画像の例では、 [0123] On the other hand, in the example of dark image shown in FIG. 16,
輝度値128までの領域Slowは、全画素数の60% Region Slow up luminance values ​​128, 60% of the total number of pixels
となり、したがって、上記HLP判定で暗い画像と判断されるとともに、Slowは50〜80の範囲と判定される。 Next, therefore, while being determined to dark image in the HLP judgment, Slow is determined in the range of 50 to 80. 【0124】ある輝度領域における累積度数の割合を用いず、ヒストグラムの中間値や平均値のみを用いてヒストグラムのバランスを判定する方法では、ヒストグラムの実際の分布状態が適切に反映されていない画像の明るさについての判定を行うこととなる。 [0124] without using the ratio of the cumulative frequency in the luminance region of, in the method of determining the balance of the histogram by using only the intermediate value or the average value of the histogram of the image where the actual distribution of the histogram is not appropriately reflected and thus make a determination about the brightness. 例えば、中間値や平均値自体は比較的高めの輝度値を示しつつも、実際には、中間値や平均値周辺の輝度値に度数分布のピークがあって低輝度領域の度数分布自体は少ない画像の場合、 For example, even while exhibiting luminance value of the intermediate value or the average value itself is relatively increased, in fact, less if there is a peak of the frequency distribution histogram itself of the low-intensity region to the luminance value of the peripheral intermediate value or average value in the case of image,
明るめの画像であると誤った判定をして濃度を高くする輝度補正が選択され、結果として画像上の比較的大きな部分を占める暗い部分が潰れてしまうことがある。 Is selected luminance correction to increase the density and the determination of erroneous as the image of the bright, sometimes it collapses dark portion results occupies a relatively large portion of the image as. 【0125】これに対し、本実施形態のように、ヒストグラムの下半分となる輝度値0〜128の領域における累積度数を求め、この累積度数の全画素数に占める割合Slowを用いることにより、より実際のヒストグラムのバランスが反映された画像の明るさの分布の判定を行うことができ、上述のような、暗めの画像についても適切な階調補正を行うことができる。 [0125] In contrast, as in this embodiment, it obtains the cumulative frequency in the area of ​​the brightness values ​​0 to 128 as the lower half of the histogram, by using the ratio Slow occupying the total number of pixels of the cumulative frequency, more can balance the actual histogram and determines brightness distribution of the reflected image, as described above, the dark image is also can perform appropriate gradation correction. 【0126】なお、上記実施形態では、Slowの範囲について輝度値0〜128の範囲を均等に区分したが、 [0126] In the above embodiment, although divided equally range of luminance values ​​0 to 128 for a range of Slow,
より詳しく低輝度領域の情報を求める場合は、低輝度領域をいくつかに分割してそれぞれに対して場合分けを行ってもよいし、また、Slowが0〜64までは2倍、 When obtaining the information in more detail the low-brightness area may be carried out separation of cases for each divide the low luminance region into several, also, Slow twice until 0 to 64,
65〜128までは1倍して足し合わせるといった重み付けをしてもよい。 Up to 65 to 128 may be weighted such as adding up to 1 times. 【0127】このような場合わけにより、ヒストグラムバランスを一層正確に判定できる。 [0127] By reason this case can determine the histogram balance more accurately. 【0128】シャドーポイント判定ステップS23のシャドーポイント判定処理では、まず、上記ヒストグラムから処理対象である画像におけるシャドーポイントを算出する。 [0128] In the shadow point judgment process in the shadow point judgment step S23 first calculates the shadow point in the image to be processed from the histogram. 【0129】本実施形態では、ヒストグラムにおいて輝度範囲の最低輝度値(輝度値0)から、順に高輝度側に向かいながら各輝度値の度数を累積し、ここで求めた累積度数が、例えば、処理対象である画像データの全画素数の1.0%と一致した輝度値、または最初に全画素数の1.0%を越えた輝度値を求め、この点をシャドーポイント(以下、「SDP」ともいう)とする。 [0129] In this embodiment, the minimum luminance value of the luminance range in the histogram from the (luminance value 0) in turn facing while accumulating the frequency of each luminance value in the high luminance side, cumulative frequency obtained here, for example, treatment luminance values ​​consistent with 1.0% of the total number of pixels of the image data which is the target, or first determine the luminance values ​​exceeding 1.0% of the total number of pixels, the shadow point to this point (hereinafter, "SDP" also referred to) and the. 【0130】次に、SDPを輝度値について予め定めた複数の閾値Th_S1、Th_S2、・・・(Th_S [0130] Next, a plurality of threshold values ​​Th_S1 determined in advance for the luminance value of SDP, Th_S2, ··· (Th_S
1<Th_S2<・・・)と比較し、ヒストグラムの低輝度領域における分布を解析する。 1 compared <Th_S2 <···) and to analyze the distribution in the low-brightness area of ​​the histogram. 【0131】なお、本実施形態で用いるシャドーポイント判定はハイライトポイント判定やヒストグラムのバランス判定を行った後に行っているので、図13に示されるように、シャドーポイントの閾値はハイライトポイントやヒストグラムのバランス判定の結果に応じて異なる値を設定する。 [0131] Since the shadow point judgment used in this embodiment is performed after the balance determination of highlight point judgment and the histogram, as shown in FIG. 13, the threshold value of the shadow point is highlight point or histogram set different values ​​depending on the result of the determination in balance. 【0132】そして、SDP≧Th_S2のときは、画像は低輝度領域が少なくかつ明るい画像と判定し、Th [0132] Then, when the SDP ≧ Th_S2, image determines the low-luminance region is less and bright image, Th
_S1≦SDP<Th_S2のときは、画像は低輝度領域の分布もあるが全体的に明るい画像と判定し、SDP _S1 When the ≦ SDP <Th_S2, image determines that even distribution of the low-brightness area but overall bright image, SDP
<Th_S1のときは、画像は低輝度領域に分布の多い暗い画像と判定する。 <When the Th_S1, image is determined as large dark images distributed in low luminance areas. 【0133】例えば、図14に示す明るめの画像のヒストグラムでは、SDPが閾値Th_S2を越えて(SD [0133] For example, in the histogram of the image of the bright 14, beyond the SDP threshold Th_S2 (SD
P>Th_S2)おり、従って、低輝度領域に分布がない画像と判定される。 P> Th_S2) cages, therefore, it is determined that the image is not distributed in a low luminance region. この場合、前述したようにヒストグラムは全体的に高輝度側に分布が偏っており、結果的にSDPも比較的高輝度側に位置している。 In this case, the histogram as described above is biased overall distributed high luminance side, resulting in SDP is also located relatively high luminance side. また、SD In addition, SD
Pが高いということはすなわち、階調レベルが狭いことも意味する。 That P is high That also means that the gradation level is narrow. こういった画像に対してはγ補正で暗くするか輝度値を低輝度側に引き延ばして暗くするといった補正が必要となる。 It is necessary to correct such that a dark and stretching or luminance values ​​for dark γ correction to the low-brightness side for these images. 【0134】一方、図15に示すヒストグラムでは、S [0134] On the other hand, the histogram shown in FIG. 15, S
DPが閾値Th_S2よりも低くTh_S1より高く(Th_S1<SDP≦Th_S2)、低輝度領域にある程度分布はあるが暗くはない画像と判定される。 DP is higher than Th_S1 lower than the threshold Th_S2 (Th_S1 <SDP ≦ Th_S2), to some extent distributed in low luminance region is but it is determined that no dark images. この場合、輝度は中間的な分布となり、SDPも比較的低輝度側に位置することから、このような判定が行われる。 In this case, the luminance becomes intermediate distribution, since the SDP also located relatively low luminance side, such determination is made. 【0135】次に図16に示すヒストグラムでは、SD [0135] In the next histogram shown in Figure 16, SD
Pが閾値Th_S1よりも低く、低輝度領域に多く分布がある画像となる。 P is lower than the threshold Th_S1, the image is distributed more in the low luminance region. この場合、ヒストグラムは低輝度側に偏り、全体的に暗い画像であることが分かる。 In this case, the histogram is biased to the low brightness side, it can be seen that a generally dark image. 【0136】補正階調曲線決定以上のヒストグラムにおける高輝度領域の分布の詳細(ハイライトポイント)、ヒストグラムのバランス度S [0136] Detailed (highlight point) of the distribution of the high luminance region in the correction gradation curve determination above histogram, the balance of the histogram of S
low、低輝度領域の分布の詳細(シャドーポイント) low, details of the distribution of the low luminance region (shadow point)
の3つのパラメータにより、処理対象画像は、図13に示されるように、その種類に応じて複数に分類されることになる。 The three parameters of the processing target image, as shown in FIG. 13 will be classified into a plurality in accordance with the type. そして、次のステップS24では、図13に示すテーブルを用いて補正階調曲線を決定する。 Then, in the next step S24, it determines a correction gradation curve by using the table shown in FIG. 13. 【0137】本実施形態の階調曲線は、図13に示す補正テーブルから明らかなように、3つのパラメータに応じてその画像種を総合的に判断し、例えばハイライトポイントが比較的低ければ、高輝度領域をカットしてヒストグラムを高輝度側へ引き延ばすような処理を盛り込んだ階調曲線を選択する。 [0137] gradation curve of the present embodiment, as apparent from the correction table shown in FIG. 13, comprehensively judge the image type according to three parameters, for example, if the highlight point is comparatively low, cut the high luminance region selected from the gray curve incorporating a process as stretch the histogram to the high-luminance side. また、ヒストグラムのバランスを整えたい画像に対してはγ補正を行う階調曲線を選択する。 Further, for the image to rebalance histogram selects a gradation curve to be corrected gamma. ヒストグラムのバランス度Slowが低輝度領域に偏っていれば、γ値を変換するなどして画像全体を明るくする処理を盛り込んだ階調曲線を選択する。 If the balance of Slow histogram if biased in a low luminance region, and selects the gradation curve incorporating the processing to brighten the entire image, such as by converting the γ value. さらにシャドーポイントが比較的高ければ、低輝度領域をカットしてヒストグラムを低輝度側へ引き延ばすような処理を盛り込んだ階調曲線を選択する。 If a relatively high addition shadow point, selects a gradation curve that incorporates processing as to cut the low-brightness area stretch the histogram to the low luminance side. 上記複数に分類された画像に関する階調曲線の決定は、図13に示す判定表を用いる。 Determination of the gradation curve for classified images to the plurality uses a determination table shown in FIG. 13. 【0138】例えば上記HLPが245と高く、Slo [0138] For example, the HLP is as high as 245, Slo
wが20%で、SDPが60と比較的高い画像の場合、 w is 20%, if the SDP is a relatively high image 60,
低輝度領域20以下をカットする階調曲線を選択する。 Selecting a tone curve cuts the low luminance region 20 below. 【0139】図14に示す明るめの画像の場合、HLP [0139] When an image brighter shown in FIG. 14, HLP
は閾値Th_H2より大きく且つSlowは20%であり、SDPは閾値Th_S2より大きいので、図13に示すテーブルより、この画像は明るい画像と判定され、 Is large and Slow is 20% than the threshold Th_H2, SDP because greater than the threshold value Th_S2, from the table shown in FIG. 13, this image is determined as a bright image,
γ値は1.1に設定される。 γ value is set to 1.1. このγ値決定により、比較的高い輝度領域まで暗くする(印刷濃度を高くする)補正がなされ、全体的に最適な濃度の印刷画像となる。 The γ value determination, (to increase the print density) to darken to a relatively high brightness area correction is performed, a print image globally optimal concentrations. また、低輝度領域の画素に割合が少ないことから、画像の潰れる部分が少なくて済む。 Further, since the proportion of pixels of low luminance region is small, fewer parts collapsible image. 【0140】次に、図15に示すヒストグラムのバランスが中間的な画像では、HLPがTh_H1より大きくTh_H2より小さい。 [0140] Next, in the balanced intermediate image of the histogram shown in FIG. 15, HLP is larger than Th_H1 Th_H2 less. 且つSlowが40%であり、 And Slow is 40%,
SDPがTh_S1より大きくTh_S2より小さいため、図13に示すテーブルによって、補正階調曲線をS For SDP is smaller than Th_S2 greater than Th_S1, the table shown in FIG. 13, the correction gradation curve S
字のものにすることでコントラストを強調することができる。 It is possible to enhance the contrast by that of character. こうして、印刷される画像全体にメリハリがつき、見栄えのする印刷画像となる。 Thus, sticks punch to the entire image to be printed, the printed image to look good. 【0141】一方、図16に示す暗い画像では、HLP [0141] On the other hand, in a dark image shown in FIG. 16, HLP
がTh_H1より小さく且つSlowが60%であり、 There is a small and Slow is 60% than Th_H1,
SDPはTh_S1より小さいため、図13に示すテーブルによって、高輝度領域において200以上をカットする直線を選択する。 For SDP is smaller than Th_S1, the table shown in FIG. 13, selects a line to cut 200 or more in a high luminance region. これにより、印刷される画像全体が明るくなり、特に画像のヒストグラムが高輝度側に拡張され、コントラストのある濃度のバランスがとれた印刷画像となる。 Thus, the entire image becomes bright to be printed, in particular expanded histogram of the image is the high luminance side, a printed image that balances a certain concentration of contrast. 【0142】なお、上記の説明では、ハイライトポイント判定において、画像の高輝度領域の明るさの判定を3段階で行ったが、より最適な階調曲線を求めるために、さらに分岐数を増やし、4段階以上に場合分けしてより詳細な判定を行ってもよい。 [0142] In the above description, in the highlight point judgment, but the brightness determination of the high luminance area of ​​the image was carried out in three stages, in order to obtain a more optimal gradation curve, further increasing the number of branches it may be carried out more detailed determination by case analysis on the four or more levels. また、ヒストグラムのバランス判定やシャドーポイント判定においてもより詳細な判定を行うため、分岐数の数を増やしてもよい。 Furthermore, for more detailed judgment even balance determination and the shadow point judgment in the histogram, it may increase the number of number of branches. 【0143】(LUT作成)以上説明した階調曲線判定処理(図11のステップS2)を終了すると、図11に示すステップS3でLUT作成を行う。 [0143] Upon completion of the (LUT creation) above-described gradation curve judgment process (step S2 in FIG. 11), the LUT created in Step S3 shown in FIG. 11. 階調曲線判定処理で得られた階調曲線を作成するパラメータに基づいて輝度補正のためのルックアップテーブル(LUT)を作成する。 Creating a look-up table (LUT) for luminance correction based on parameters to create a tone curve obtained by the gradation curve judgment process. 【0144】本実施形態のLUTは、上述のようにして得られた階調曲線を指数関数と5次関数して記録しておく。 [0144] LUT in this embodiment, is recorded exponentially and fifth-order function tone curve obtained as described above. つまり単純にγ補正だけする場合は指数関数(図1 That is, if you simply γ correction exponential (Fig. 1
7)を用い、高輝度または低輝度領域をカットする直線およびより複雑な曲線で補正する場合は5次曲線(図1 Using 7), high brightness or when correcting a linear and more complex curve cuts the low luminance region 5 order curve (Fig. 1
8)を用いる。 Using a 8). 【0145】すなわち、LUT L[Y]は、γ補正のみを行う指数関数の場合、入力輝度信号をY、出力輝度信号をY'とすると、 Y'=255×[(Y/255)1/γ] なる式によって表される変換を行い、判定結果によりγ [0145] That is, LUT L [Y], in the case of exponential function that performs γ correction only, 'When, Y' input luminance signal Y, the output luminance signal Y = 255 × [(Y / 255) 1 / performs conversion represented by gamma] becomes where the judgment result gamma
値が与えられる。 Value is given. 【0146】一方、5次曲線の場合、 Y'=A+B×Y+C×Y^2+D×Y^3+E×Y^ [0146] On the other hand, when the fifth-order curve, Y '= A + B × Y + C × Y ^ 2 + D × Y ^ 3 + E × Y ^
4+F×Y^5 なる式によって表される変換を行い、係数となるA、 4 + F × Y ^ 5 becomes performs conversion of formula, the coefficients A,
B、C、D、E、Fを与えることにより5次曲線が完成する。 B, C, D, E, is 5-order curve by giving F is completed. また、それらは動的に作成されるものである。 Moreover, they are intended to be created dynamically. すなわち、対象画像の処理ごとに作成される。 That, is created for each processing target image. このように補正テーブルを動的に作成することにより、必要となるメモリ量を削減することができる。 By thus dynamically creating the correction table, it is possible to reduce the amount of memory required. 【0147】なお、上記LUTは、動的に作成する代わりに上記階調曲線毎に、予めメモリ上に静的に用意してもよいことは勿論である。 [0147] Incidentally, the LUT, for each said gradation curve, instead of dynamically created, it is of course to be statically prepared in advance in the memory. 【0148】(補正)次に、図11に示すステップS4 [0148] Next (correction), the step S4 shown in FIG. 11
において、輝度信号Yの補正を行う。 In corrects the luminance signal Y. すなわち、作成したLUT L[Y]によって、入力画像の輝度値YをY'=L[Y]として変換し、輝度補正を行う。 That is, the LUT L [Y] created to convert the luminance value Y of the input image as Y '= L [Y], it performs the brightness correction. 【0149】さらに、輝度補正された輝度信号Y'および入力画像の色差信号Cr、CbをR、G、Bの各信号に戻し、補正された画像信号R'G'B'を作成する。 [0149] Further, 'return and the input image color difference signals Cr, and Cb R, G, the respective signals B, corrected image signals R'G'B' brightness corrected luminance signal Y to create. 【0150】本実施形態よれば、ヒストグラムにおいて、画像データの明るさに関する成分値の範囲においてその最大値または最小値からの累積度数が所定の値を示す成分値が求められるので、画像の全体的な明るさを知ることができ、また、最小値または最大値から所定の成分値までの累積度数のヒストグラムの全画素数に占める割合が求められるので、画像の明るさの分布を知ることができる。 [0150] According the present embodiment, in the histogram, the cumulative frequency from the maximum or minimum value in the range of component values ​​relating to the brightness of the image data component value indicating the predetermined value is required, the overall image brightness can know the situation, also, since a percentage of the total number of pixels in the histogram of the cumulative frequency from the minimum or maximum value to a predetermined component value is determined, it is possible to know the brightness distribution of an image . そして、これらの成分値および割合に基づいて明るさの分布が判別され、その判別に基づいて補正の階調曲線が定められるので、画像の全体的な明るさ毎にその明るさの分布と補正階調曲線との対応を異ならせることができる。 Then, the these component values ​​and brightness distribution on the basis of the ratio determination, the tone curve correction is determined based on the determination, and its brightness distribution for each overall brightness of the image correction it is possible to vary the correspondence between the gradation curve. 【0151】つまり、ハイライトポイント、ヒストグラムのバランス度、シャドーポイントの3つのパラメータを用いて最終的に複数の補正階調曲線の中から、その画像に最適な補正階調曲線を一つ選択することができる。 [0151] That is, a highlight point, the balance of the histogram degree from the final plurality of correction gradation curve by using three parameters of the shadow points, selects one optimum correction gradation curve on the image be able to. 【0152】これにより、例えば、全体的に暗い画像では、より明るくする(印刷画像においてより濃度を低くする)補正に対応する明るさの分布で、暗い範囲を示す分布を小さなものとでき、これにより、印刷画像における明るさのバランスをより好ましいものにできる。 [0152] Thus, for example, in the overall dark image, (lower more density in a printed image) more brightly in brightness distribution corresponding to the correction, can a distribution indicating a dark range and small, which allows the brightness balance of the printed image more preferable. 一方、全体的に明るい画像ではより暗くすることで、印刷画像においてより濃度を高くでき、これにより、印刷デバイスが本来的に比較的低い濃度しか実現できないという濃度出力特性を補って全体的に高い濃度の印刷を行うことができる。 On the other hand, darker it is totally bright image, and more able to increase the density in a printed image, thereby, high overall offset the concentration output characteristic that the printing device can not only achieve inherently relatively low concentrations it is possible to perform the printing of concentration. また、元々ダイナミックレンジが狭い画像では、その幅を広げることにより、コントラストがついた、メリハリがあり見栄えのする画像の印刷を行うことができる。 Further, in the originally narrow dynamic range image, by increasing the width, it is possible to perform printing of an image of the contrast is attached, there are sharp appearance. 【0153】なお、本実施形態では図12の順で判定を行ったが、順番が変わってもよい。 [0153] Although this embodiment was determined in the order of FIG. 12, may be the order is changed. 【0154】また、HLP、SDPの算出は、必ずしも上述した方法によって求める必要はなく、従来知られている方式を適宜用いてもよい。 [0154] Further, HLP, the calculation of the SDP is not necessary to obtain the necessarily method described above may be used methods conventionally known appropriate. 【0155】ところで前述したように、高輝度領域における明るさの分布を調べるためにハイライトポイントを用い、低輝度領域における明るさの分布を調べるためにシャドーポイントを用いた。 [0155] Incidentally, as described above, using the highlight point in order to examine the distribution of brightness on the high luminance region, with the shadow point to examine the distribution of brightness on the low luminance region. しかし例えばハイライトポイントの変わりになる別のパラメータで高輝度領域の明るさの分布の詳細が分かればそれを用いてもよい。 However For example, detailed in a separate parameter is made instead of the highlight point brightness distribution of the high luminance region is known may be used therewith. つまりヒストグラムの最大値からある輝度値(例えば輝度値220)までの累積度数の全画素数に占める割合を求め、その値から高輝度領域の明るさの分布判定を行ってもよい。 That determined the ratio of the number of all the pixels of the cumulative frequency up to the brightness value from the maximum value of the histogram (e.g., luminance value 220), it may be carried out distribution determining the brightness of the high brightness area from that value. その場合、ハイライトポイントと同様、該パラメータに対して複数の閾値を設け、場合分け判定を行う。 In that case, similarly to the highlight point, a plurality of threshold values ​​to said parameter, divided if a determination. もちろん低輝度領域においてもシャドーポイントの変わりに、ヒストグラムの最小値からある輝度値(例えば輝度値30)までの累積度数の全画素数に占める割合を求め、同様の判定を行えばよい。 Of course also instead of the shadow point in the low luminance area, obtains the ratio of the total number of pixels in the cumulative frequency up to the brightness value from the minimum value of the histogram (e.g., luminance value 30) may be performed similar determination. 【0156】また、上述の実施形態では、輝度値Yに関する補正について説明したが、R、G、Bの各信号に対して直接同様の補正を行っても良い。 [0156] In the embodiment described above has described the correction relating to the luminance value Y, R, G, may be performed directly similar correction for each signal of B. この際、上述のL In this case, the above-mentioned L
UTを用い、そのLUTにおいてYの代わりにR、G、 With UT, R instead of Y in the LUT, G,
B、Y′の代わりにR′、G′、B′を用いて補正を行うことができる。 B, 'instead of the R' Y, G ', B' correction can be performed using. R、G、B信号に対する補正は、RG R, G, correction for B signals, RG
B―YCrCb変換が不要であるため、処理速度の向上を図ることができる。 Since B-YCrCb conversion is not necessary, it is possible to improve the processing speed. 【0157】なお、露出設定がオートの場合、自動的に上述の処理を加えるが、例えば露出がオートであってさらに基準値からの変更量がわかれば、それに応じて上述の処理内容を設定変更してもよい。 [0157] When the exposure setting is auto, automatically, but to perform the process described above, for example knowing exposure change amount from the further reference value a auto configuration changes the processing contents described above accordingly it may be. 【0158】つまりは、図13に示したHLP、S12 [0158] that is,, HLP, S12 shown in FIG. 13
8、SDPの閾値の設定は、撮影条件データ106の露出の値を用い、例えば露出が基準値より小さい場合、図13の閾値を変更して全体的に明るい補正がなされやすいようにすると、暗く撮影された画像を適度な明るさに補正することができる。 8, setting the SDP threshold, using the value of the exposure of the photographing condition data 106, for example, if the exposure is smaller than the reference value, the overall bright corrected by changing the threshold value in FIG. 13 to be easy to be made, dark can be corrected captured image in moderate brightness. また一方で、露出の値が大きい場合、露出オーバーになる可能性があるので、全体的に明るさを下げるように図13の閾値をそれに合わせて設定変更すればよい。 On the other hand, if the value of the exposure is large, there is a possibility to become overexposed, the threshold of 13 to lower the overall brightness may be set change accordingly. 【0159】<デジタルズームON/OFF情報>ところで、近年のデジタルスチルカメラは光学的に被写体をズームイン/アウトするほかに、デジタル処理を加えることにより、画像の拡大処理を行うことができる。 [0159] <Digital Zoom ON / OFF information> Incidentally, in addition to zoom in / out optically subject recent digital still camera, by applying digital processing, enlargement processing of the image can be performed. デジタルズームは画像サイズを単純に有利数倍するものが多く、輪郭部分が見た目にガタガタになりやすくなる(ジャギー)。 Digital zoom are often those which simply advantageously several times the image size, the contour portion becomes liable to be rattled in appearance (jaggies). また拡大方法にはニアレストネイバー法、バイリニア法、バイキュービック法といった手法が一般に用いられている。 The nearest neighbor method in the expansion process, a bilinear method, techniques such bicubic method is generally used. 【0160】撮影条件データ106にデジタルズームの倍率や拡大処理法などが書き込まれた場合、それらを元に画像に対して輪郭を滑らかに処理するスムージング処理を行ってもよい。 [0160] If a shooting condition data 106 digital zoom magnification and enlargement processing method is written, it may be so smoothed their processes smoothly contours on the original to the image. 例えば特開平11−331565で発案されたように低解像度の画像に拡大処理を行い、高解像度に仕上げる方法が知られている。 For example performs enlargement processing to the low-resolution image as conceived in JP-A 11-331565, a method of finishing the high resolution is known. 一方、そのようなスムージング処理の係数(処理度合い)はデジタルズームの倍率や拡大処理方法によって可変に行うのが望ましい。 On the other hand, such a coefficient of smoothing (processing degree) is preferably carried out variably by magnification and enlargement processing method digital zoom. つまりデジタルズームの倍率が低いほど、スムージングの度合いを弱めたり、拡大処理の雑なニアレストネイバー法では逆にスムージングの度合いを強めてもいい。 That is about the magnification of the digital zoom is low, or weaken the degree of smoothing, good to strengthen the degree of smoothing to reverse a sloppy nearest neighbor method of the enlargement process. この一連の処理を図19に示す。 It shows a series of processes in Fig. 19. 【0161】<ストロボ発光ON/OFF情報>また、 [0161] The <strobe light ON / OFF information>,
撮影条件データ106よりストロボが発光したという情報を得た場合、上記と同様に濃度補正処理の内容を変更してもよい。 If the strobe from photographing condition data 106 to obtain the information that has been emitted may change the contents of the same manner as described above density correction process. 例えば図13に示したテーブルの他に、ストロボ発光用のテーブルをもう一つ設け、ストロボがO For example in addition to the table shown in FIG. 13, another provided tables for strobe flash, strobe O
FFの場合は従来の図13のテーブルを用いるが、ストロボがONの場合には新しい別のテーブルを用いることで、より精度の高い画像補正が可能になる。 For FF uses a table of a conventional 13, while using another new table when the flash is ON, thereby enabling more accurate image correction. 【0162】ストロボ撮影の場合は、主に夜景撮影や暗室撮影などといったように、画像全体が暗く撮影されがちである。 [0162] In the case of flash photography, mainly as such as night scene photography and darkroom photography, the entire image is dark photographed often. この場合、明るく補正されやすいようにテーブルの閾値を変更する必要がある。 In this case, it is necessary to change the threshold value of the table to facilitate the corrected brightness. また、ストロボに反射された被写体は青白く写る傾向がある。 Further, an object reflected by the flash tends to Utsuru pale. この場合、被写体を色味的に黄色く明るさを押さえる補正を加えるとよい。 In this case, the addition of correction to suppress the color to yellow brightness of the subject. 一方で、被写体の背景はストロボの光が届かず、 On the other hand, the background of the subject does not reach the light of the flash,
暗く階調がつぶれた画像になりがちである。 They tend to be darker image gradation is collapsed. つまり、階調の低い部分は輝度を上げて階調を出す処理が必要になる。 In other words, the lower portion of gradation becomes necessary process issuing the gradation by increasing the brightness. 【0163】こうした処理を加えることで、撮影時にストロボ発光された画像に関して最適な処理を行うことができる。 [0163] By adding such process, it is possible to perform optimal processing on strobe emission image at the time of shooting. 【0164】<撮影シーン情報>被写体によって撮影モード(風景モード、人物モード、マクロ撮影モードなどが挙げられる)を切り替えたときに、撮影条件データ1 [0164] shooting mode by <shooting scene information> subject when the (landscape mode, portrait mode, such as macro shooting mode is mentioned are) switched the shooting condition data 1
06に撮影シーン情報が付加される場合を考える。 06 to consider a case where the shooting scene information is added. その場合、その情報を元により最適な記憶色再現補正を行うことができる。 In that case, it is possible to perform optimum memory color reproduction correction by based on the information. 例えば風景モードの場合、空や草木が主な被写体になりうる。 For example, in the case of the landscape mode, the sky and the plants can become a major subject. そこで図3S30の画像補正処理部で、青や緑の彩度を上げ、コントラストを高める処理を行ってもよい。 Therefore, in the image correction processing unit of FIG 3S30, raise the blue or green color saturation may be subjected to a treatment to increase the contrast. また、シャープネスフィルタを施すことによって、風景画像をより見栄えのする画像に仕上げることができる。 Further, by performing the sharpness filter it can be finished to the image to a more looking landscape image. 彩度を上げる場合、各色相毎に彩度拡張係数を求め、元の彩度値にこの係数を掛け合わせることで、彩度補正を行うと少ないメモリ量で効果を上げることができる。 When raising the saturation obtains the saturation expansion coefficient for each hue, By multiplying this coefficient to the original chroma value, it can be effective in small amount of memory when performing saturation correction. 【0165】一方で、人物モード撮影の場合、図3S3 [0165] On the other hand, in the case of the portrait mode shooting, as shown in FIG. 3S3
0の画像補正処理部で肌色領域の彩度、輝度をより好ましい色に補正する処理を追加してもよい。 Saturation of the flesh color area in the image correction processing unit of 0, may be added a process of correcting the luminance more preferable color. また、ぼかしフィルタを用いて画像全体をぼかすのも、人物画像をよりきれいに見せるための方法の一つでもあり、撮影条件データを用いることで自動処理が可能となる。 Also, the blur the entire image using the blurring filter, is also one way to show the human image clearer, the automatic processing is possible by using the photographing condition data. 【0166】上述した実施の形態では、ホワイトバランス、露出、ストロボ、撮影シーン及びデジタルズームなどの撮影条件データを読みとった場合の補正方法を説明してきた。 [0166] In the embodiment described above, white balance, exposure, flash, have been described correction method when read shooting condition data such as photographic scenes and digital zoom. しかしながら、複数の画像補正処理を行うと同様の処理が重複してしまったり、先の補正で強調した部分を次の補正では弱めてしまったりする場合がある。 However, sometimes or worse weakened or similar processing is performed a plurality of image correction processing is accidentally overlapped, the emphasized portion in the previous correction by the following correction. 【0167】例えば上述したカラーバランス補正と濃度補正では、両方にハイライトポイントとシャドーポイントを用いたコントラスト強調処理が含まれている。 [0167] In the example, a color balance correction and density correction as described above, both contrast enhancement process using the highlight point and the shadow point are included. このような場合、1度で十分なコントラスト処理を2度かけてしまうことになり、ユーザの意図に反する画像に仕上がってしまう。 In such a case, it will be thus multiplied twice sufficient contrast treated with 1 degree, resulting in finished image against the user's intention. 【0168】また、デジタルズーム情報より画像にスムージングをかけても、撮影シーン情報が風景モードの場合、その後にシャープネスフィルタをかけてしまうと、 [0168] In addition, even if multiplied by the smoothing than digital zoom information to the image, when the shooting scene information is in landscape mode, and then to become over the sharpness filter,
先のスムージング処理の効果を打ち消してしまう。 It negates the effect of the previous smoothing process. 【0169】こういった複数の処理を一つの画像にかけることによる弊害を防ぐため、処理に規制をかける必要がある。 [0169] In order to prevent the adverse effects of applying this kind of a plurality of processing to one of the image, it is necessary to apply the regulation to the process. 本実施例では、各画像補正処理の順番に優先順位をつける。 In this embodiment, prioritize the order of the image correction processing. 【0170】まずはじめに図20に示すように、カラーバランス情報、露出情報、ストロボ情報、撮影シーン情報、デジタルズーム情報のそれぞれに対し、どの判定がなされたかをメモリ部に格納する。 [0170] First in, as shown in FIG. 20, the color balance information, exposure information, flash information, the photographic scene information, for each digital zoom information, stores what decision has been made to the memory unit. 【0171】次に図20S1で、デジタルズーム情報によりスムージング処理を行う。 [0171] Next, in FIG. 20S1, performs smoothing processing by the digital zoom information. 低解像度の画像を高解像度にするこの処理は、画像全体の色味や明るさに影響を及ぼさないと考えられるので、最初に行うのが望ましい。 The process of the low-resolution image to a high resolution, it is considered to have no effect on the color and brightness of the entire image, the first carried out it is desired. 【0172】次に図20S2で、露出情報より判定された明るさ補正の度合いから、コントラストが強調される判定がなされた場合、最初に補正処理を行うカラーバランス補正のうちのコントラスト補正は行わない。 [0172] Next, in FIG. 20S2, from the degree of the determined brightness correction than exposure information, if it is determined that the contrast is enhanced has been made is not performed first contrast correction of color balance correction performs a correction process . 一方、 on the other hand
明るさ補正で単なるガンマ補正のみ行うと判定された場合(コントラスト強調は行われない場合)、カラーバランス補正のうちコントラスト補正は行う。 If it is determined to perform only a mere gamma correction in the brightness correction (if contrast enhancement is not performed), contrast correction of color balance correction is performed. こうすることで、コントラスト補正が明るさ補正とカラーバランス補正の両方で2重にかかるのを防ぐことができる。 In this way, it is possible to prevent the take double in both contrast correction brightness correction and color balance correction. 【0173】次に図20S3で明るさ補正を行うが、ストロボ情報がONかOFFかを参照し、ONならば明るさ補正のテーブルはストロボ用のテーブルを参照、OF [0173] Then perform brightness correction in FIG 20S3, but strobe information refers to the ON or OFF, the ON if the brightness correction table referring to the table for the flash, OF
Fなら図13に示す従来のテーブルを参照する。 F if referring to the conventional table shown in FIG. 13. こうすることで、露出、ストロボ情報から得られた最適な明るさ補正を画像に施すことができる。 Thereby, it is possible to perform exposure, the optimum brightness correction obtained from the flash information in the image. 【0174】最後に図20S4で、撮影シーン情報を元に記憶色再現補正を行う。 [0174] Finally, in Figure 20S4, do the original in memory color reproduction correction shooting scene information. ここではカラーバランス補正において彩度調整を行った場合、彩度拡張係数をそれに合わせて小さく設定してもよい。 When performing the saturation adjustment in the color balance correction here, the saturation expansion coefficient may be set smaller accordingly. また、デジタルズーム補正でスムージングの度合いが大きい場合、人物モードでぼかしをかける度合いも小さく設定するべきである。 Further, when the degree of smoothing in digital zoom correction is large, it should be set small degree of applying a blur in portrait mode. 【0175】こうして複数の画像補正処理を行う場合、 [0175] Thus, when performing a plurality of image correction processing,
それぞれの処理を行う順番に優先順位をつけ、また諸条件において処理に重み付けをし、ある補正処理を行うと別の処理は行わないといった制約事項を設けることで、 Prioritizing the order of performing the respective processes, also the weighting processing in the conditions, by providing the restrictions such further processing is not performed when performing a certain correction,
最終的に無理、無駄のない画像補正ができる。 Ultimately impossible, it is useless without image correction. 【0176】<その他の実施例>尚、上記実施形態では撮影条件情報を画面表示するようにしたが、これに限られることはなく、例えば、所定ランプの点灯/消灯等により、撮影条件情報が正しく認識利用されていることを示すようにしてもよい。 [0176] <Other Embodiments> Although so as to screen the imaging condition information in the above embodiment, it is not limited thereto, for example, by turning on / off or the like of a predetermined lamp, the imaging condition information it may indicate that they are properly recognized utilized. 【0177】また、本発明は、要旨を逸脱しない範囲で種種変形実施可能なものとなる。 [0177] The present invention also becomes various possible modifications without departing from the gist. 【0178】また、上記実施の形態では、画像の入力手段(取得手段)として、ディジタルスチルカメラを一例として用いるように構成したが、これに限られたものではなく、例えば、ディジタルビデオカメラや、イメージスキャナ、或いはフィルムスキャナ等の入力機器を適用可能である。 [0178] In the above embodiment, as the input means of the image (acquisition unit), although the digital still camera has been configured for use as an example, not limited thereto, for example, a digital video camera, an image scanner, or can be applied to input devices such as a film scanner. 【0179】また、本発明は、ホスト及び端末の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読みだして実行することによっても、達成されることは言うまでもない。 [0179] Further, the present invention is a storage medium storing software program codes for realizing the functions of the host and the terminal, to a system or an apparatus, a computer of the system or apparatus (or CPU or MPU) storage medium by executing read the program code stored in the well, it is needless to say that is achieved. 【0180】この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が本発明の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体及び当該プログラムコードは本発明を構成することとなる。 [0180] In this case, the program code itself read from the storage medium realize the functions of the present invention, the storage medium and the program code stores the program code constitutes the present invention. 【0181】プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、ROM、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、 [0181] As the storage medium for supplying the program code, ROM, floppy disk, hard disk, optical disk, magnetooptical disk, CD-ROM,
CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等を用いることができる。 A CD-R, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, and the like. 【0182】また、コンピュータが読みだしたプログラムコードを実行することにより、本発明の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって本発明の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 [0182] Further, by executing the program code read by the computer, not only the functions of the present invention are realized, according to the instructions of the program code, OS or the like running on the computer the actual It performs part or all of the processing so that the functions of the present invention are realized by those processes. 【0183】さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された拡張機能ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、 [0183] Furthermore, the program code read from the storage medium are written in a memory of a function expansion unit connected to the extension board or a computer which is inserted into the computer, based on instructions of the program code, It performs part or all of the CPU, such as the actual processing of the function expansion board or function expansion unit,
その処理によって本発明の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。 Also that the functions of the present invention are realized by those processes. 【0184】図21は、上記コンピュータの機能600 [0184] Figure 21, the computer functions 600
を示したものである。 It shows the. 【0185】コンピュータ機能600は、上記図21に示すように、CPU601と、ROM602と、RAM [0185] Computer function 600, as shown in FIG. 21, the CPU 601, the ROM 602, RAM
603と、キーボード(KB)609のキーボードコントローラ(KBC)605と、表示部としてのCRTディスプレイ(CRT)610のCRTコントローラ(C And 603, a keyboard controller (KBC) 605 of a keyboard (KB) 609, CRT controller CRT display (CRT) 610 as a display unit (C
RTC)606と、ハードディスク(HD)611及びフレキシブルディスク(FD)612のディスクコントローラ(DKC)607と、ネットワーク620との接続のためのネットワークインターフェースコントローラ(NIC)608とが、システムバス604を介して互いに通信可能に接続された構成としている。 And RTC) 606, a disk controller (DKC) 607 of a hard disk (HD) 611 and flexible disk (FD) 612, and a network interface controller (NIC) 608 for connecting to the network 620 via the system bus 604 It is set to communicatively connected to each another. 【0186】CPU601は、ROM602或いはHD [0186] CPU601 is, ROM602 or HD
611に記憶されたソフトウェア、或いはFD612より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス604に接続された各構成部を総括的に制御する。 611 the stored software, or by executing the software supplied from FD612, comprehensively controls each component connected to the system bus 604. 【0187】すなわち、CPU601は、所定の処理シーケンスに従った処理プログラムを、ROM602、或いはHD611、或いはFD612から読み出して実行することで、本実施の形態での動作を実現するための制御を行う。 [0187] That is, CPU 601 is a processing program in accordance with a predetermined processing sequence, ROM 602, or HD611, or by reads and executes the FD612, performs control for realizing the operation of the present embodiment. 【0188】RAM603は、CPU601の主メモリ或いはワークエリア等として機能する。 [0188] RAM603 functions as a main memory or a work area for the CPU601. 【0189】KBC605は、KB609や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。 [0189] KBC605 controls an instruction input from the pointing device and the like not KB609 and illustrated. 【0190】CRTC606は、CRT610の表示を制御する。 [0190] CRTC606 is, to control the display of CRT610. 【0191】DKC607は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、編集ファイル、ユーザファイル、 [0191] DKC607 a boot program, various applications, edit files, user files,
ネットワーク管理プログラム、及び本実施の形態における所定の処理プログラム等を記憶するHD611及びF Network management program, and storing predetermined processing program in the embodiment HD611 and F
D612とのアクセスを制御する。 Controls access to the D612. 【0192】NIC608は、ネットワーク620上の装置或いはシステムと双方向にデータをやりとりする。 [0192] NIC608 are exchanges data device or system bidirectionally on the network 620. 【0193】 【発明の効果】以上説明したように本発明では、処理対象の画像情報(ディジタルスチルカメラにより撮影して得られた画像情報等)に対して付加された条件情報(撮影条件情報等)を解析した結果に基づいて、当該画像情報に対して画像処理(画像補正処理等)を施すように構成した。 [0193] In the present invention, as described in the foregoing, the image information to be processed additional conditions information to the (image information or the like obtained by photographing by a digital still camera) (photographing condition information, etc. ) based on the analysis it was configured to perform image processing (image correction processing, etc.) on the image information. これにより、画像取得時の状況に応じた画像処理を行うことができ、ユーザが意図する良好な処理後画像を提供することができる。 Thus, the image processing corresponding to the time of image acquisition conditions can be performed, it is possible to provide a good processed image intended by the user. 【0194】例えば、ディジタルスチルカメラにおいて、ホワイトバランス情報を元にカラーバランス補正を行い、露出情報を元に明るさ補正を行う。 [0194] For example, in the digital still camera performs color balance correction based on the white balance information, perform brightness correction based on the exposure information. また、ストロボ発光がON/OFFによりそれに応じた補正テーブルを用いて明るさ補正を行い、デジタルズーム情報を元に画像のスムージング処理を行う。 Also performs brightness correction by using the correction table strobe light emission was accordingly by ON / OFF, it performs smoothing processing of the image based on the digital zoom information. そして撮影シーン情報を元に例えば風景、人物モードに応じた記憶色再現処理を行う。 And it performed based on the photographic scene information for example landscape, a memory color reproduction process corresponding to the portrait mode. このようにして、画像データを元にヒストグラム解析するだけの、従来の補正方法に比べ、より詳細な情報を元に画像に最適な補正を行うことができる。 In this way, the only histogram analysis based on the image data, compared with the conventional correction method, it is possible to perform optimal correction to the image based on more detailed information. 【0195】また、複数の処理を行う場合、同様の処理の重複や先に行った強調処理を後の処理で弱めてしまうといった弊害をなくすため、複数の処理に対して優先順位を設け、それぞれの処理の重み付けを行うことで無駄のない最適な画像補正処理を行うことができる。 [0195] Further, when performing a plurality of processes, to eliminate the adverse effect such weaken in subsequent processing the enhancement processing performed in duplicate and previous similar process, the priority is provided for a plurality of processes, respectively it can be performed without waste optimum image correction process by performing the weighting process. 【0196】このように、本発明によれば、画像情報の取得時の条件を示す情報により、高精度な自動画像補正を実現することができ、撮影時の意図を、より反映した高品質の処理後画像を提供することができる。 [0196] Thus, according to the present invention, the information indicating the acquisition time of the condition of the image information, it is possible to realize a highly precise automatic image correction, the intention at the time of shooting, a high-quality that better reflect it is possible to provide a processed image.

【図面の簡単な説明】 【図1】第1の実施の形態において、本発明を適用した画像印刷システムの構成を示すブロック図である。 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS] [Figure 1] First Embodiment, is a block diagram showing the configuration of an image printing system according to the present invention. 【図2】RGB画像信号をYCC信号に変換し、画像処理を行い、再びRGB信号に変換する図である。 [2] converts the RGB image signal into YCC signals, performs image processing, is a diagram for converting again RGB signal. 【図3】画像補正処理部の処理手順のフローチャートである。 3 is a flowchart of a processing procedure of the image correction processing unit. 【図4】輝度ヒストグラム作成手順のフローチャートである。 4 is a flowchart of the luminance histogram creation procedure. 【図5】実施例における色バランス補正の原理を説明するための色立体図で(a)は理想的な色立体図(b)は該画像の色バランス補正前の色立体図である。 [5] In the color three-dimensional view for illustrating the principle of the color balance correction in the embodiment (a) it is an ideal color solid figure (b) is a color three-dimensional view of a prior color balance correction of the image. 【図6】非線形ガンマ変換関数を示すグラフである。 6 is a graph showing the non-linear gamma conversion function. 【図7】輝度−彩度平面でみた露出オーバー・アンダーの特徴を示す図で、(a)は露出オーバーの概念図、 [7] brightness - a diagram showing the characteristics of overexposure under-viewed in chroma, (a) shows the conceptual diagram of overexposure,
(b)は露出アンダーの概念図、(c)は露出オーバーの一例、(d)は露出アンダーの一例【図8】第3の実施の形態における色立体軸を決める様子を示す図である。 (B) is a conceptual diagram of underexposure is a diagram illustrating how to determine an example, (d) color solid shaft in an example [8] a third embodiment of the underexposed in (c) is overexposed. 【図9】画像補正の制御手順のフローチャートである。 9 is a flowchart of a control procedure of the image correction. 【図10】第2の実施形態における色かぶり補正の制御手順のフローチャートである。 10 is a flowchart of a control procedure of the color fog correction in the second embodiment. 【図11】上記自動階調補正処理の手順を示すフローチャートである。 11 is a flowchart showing a procedure of the automatic gradation correction process. 【図12】図11に示す上記自動階調補正処理における階調曲線判定の処理手順を示すフローチャートである。 12 is a flowchart showing a processing procedure of the gradation curve judgment in the automatic gradation correction process shown in FIG. 11. 【図13】上記階調曲線判定処理で用いるテーブルの内容を示し、画像の種類に応じた階調曲線の定め方を説明する図である。 [Figure 13] shows the contents of the table used in the gradation curve judgment process is a diagram for explaining a method of determining the gradation curve corresponding to the type of image. 【図14】上記自動階調補正処理の処理対象である画像が明るい画像である場合のヒストグラムを示す図である。 14 is a diagram showing a histogram of when the image to be processed in the automatic gradation correction process is a bright image. 【図15】上記自動階調補正処理の処理対象である画像の明るさが中間的な画像である場合のヒストグラムを示す図である。 15 is a diagram brightness of the image to be processed in the automatic gradation correction process shows a histogram of the case where the intermediate image. 【図16】上記自動階調補正処理の処理対象である画像が暗い画像である場合のヒストグラムを示す図である。 [16] image to be processed in the automatic gradation correction process is a diagram showing a histogram in a case where a dark image. 【図17】γ値に応じた輝度補正テーブルの変換特性曲線(指数関数)を示す図である。 17 is a diagram illustrating a conversion characteristic curve of the brightness correction table corresponding to the γ value (exponential function). 【図18】単なるγ補正以外の、輝度補正テーブルの変換特性曲線(5次曲線)を示す図である。 18 is a diagram illustrating other than mere γ correction, conversion characteristic curve of the brightness correction table (fifth-order curve). 【図19】デジタルズーム情報を元にスムージング処理を行うフローチャートである。 19 is a flowchart for performing smoothing processing based on the digital zoom information. 【図20】撮影条件データより、複数の画像補正処理を行う制約を示したフローチャートである。 [20] than the photographing condition data is a flowchart illustrating a constraint of performing a plurality of image correction processing. 【図21】コンピュータの機能を示した図である。 FIG. 21 is a diagram showing the function of the computer. 【符号の説明】 101 ディジタルスチルカメラ102 撮影条件設定部103 撮影条件記録部104 撮影画像記録部105 画像データ106 撮影条件データ107 撮影画像データ108 画像処理装置109 リーダ部110 データ解析部111 撮影条件解析部112 撮影画像解析部113 画像補正処理部114 印刷データ変換部115 プリンタ [Reference Numerals] 101 digital still camera 102 photographing condition setting unit 103 photographing condition recording unit 104 the image shot storage section 105 the image data 106 photographing condition data 107 captured image data 108 the image processing apparatus 109 the reader unit 110 the data analysis unit 111 photographing condition analysis part 112 photographed image analysis unit 113 an image correction processing unit 114 the print data conversion unit 115 printer

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl. 7識別記号 FI テーマコート゛(参考) H04N 1/60 H04N 1/46 Z 9/73 1/40 101D 9/79 9/79 H (72)発明者 山添 学 東京都大田区下丸子3丁目30番2号キヤノ ン株式会社内(72)発明者 藤田 貴志 東京都大田区下丸子3丁目30番2号キヤノ ン株式会社内(72)発明者 鳥越 真 東京都大田区下丸子3丁目30番2号キヤノ ン株式会社内(72)発明者 溝口 茂 東京都大田区下丸子3丁目30番2号キヤノ ン株式会社内Fターム(参考) 5B057 AA20 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE03 CE05 CE11 CE17 DA17 DB02 DB06 DB09 DC23 5C055 BA06 BA08 CA16 EA02 EA03 EA04 EA05 EA06 HA16 HA17 HA37 5C066 AA01 AA05 CA17 EA14 EC02 EE03 GA01 GA02 GA05 KM01 5C077 MP08 PP02 PP ────────────────────────────────────────────────── ─── front page continued (51) Int.Cl. 7 identifications FI theme coat Bu (reference) H04N 1/60 H04N 1/46 Z 9/73 1/40 101D 9/79 9/79 H (72) invention who Manabu Yamazoe Ota-ku, Tokyo Shimomaruko 3-chome No. 30 No. 2 Canon within Co., Ltd. (72) inventor Takashi Fujita Ota-ku, Tokyo Shimomaruko 3-chome No. 30 No. 2 Canon within Co., Ltd. (72) inventor Shin Torigoe Tokyo in Ota-ku Shimomaruko 3-chome No. 30 No. 2 Canon within Co., Ltd. (72) inventor Shigeru Mizoguchi Ota-ku, Tokyo Shimomaruko 3-chome No. 30 No. 2 Canon Co., Ltd. in the F-term (reference) 5B057 AA20 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC01 CE03 CE05 CE11 CE17 DA17 DB02 DB06 DB09 DC23 5C055 BA06 BA08 CA16 EA02 EA03 EA04 EA05 EA06 HA16 HA17 HA37 5C066 AA01 AA05 CA17 EA14 EC02 EE03 GA01 GA02 GA05 KM01 5C077 MP08 PP02 PP 15 PP32 PP37 PP52 PP53 PQ08 PQ12 PQ19 PQ22 5C079 HB01 LA02 LA12 LA14 LA23 LA31 MA01 MA11 15 PP32 PP37 PP52 PP53 PQ08 PQ12 PQ19 PQ22 5C079 HB01 LA02 LA12 LA14 LA23 LA31 MA01 MA11

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 【請求項1】 画像取得時の条件情報を含む画像情報に対して画像処理を施す画像処理装置であって、 上記条件情報を解析する解析手段と、 上記解析手段の解析結果に基づいて、カラーバランスの度合いを示す値に応じて画像の色補正量を求め、明るさの度合いを示す値に応じて画像の明るさ補正量を求め、 An image processing apparatus for performing image processing on the image information including the Patent Claims 1 During image acquisition condition information, analyzing means for analyzing the condition information, the analysis of the analyzing means based on the results, determine the color correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of color balance, determine the brightness correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of brightness,
    ズームに関する値に応じて画像のスムージング補正量を求める処理決定手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。 The image processing apparatus characterized by comprising a processing determining means for determining a smoothing correction amount of the image in accordance with a value related to zooming. 【請求項2】 上記処理決定手段で決定された画像処理を上記画像情報に施す処理手段と、 上記処理手段による処理後の画像情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 2. A method according to claim 1, characterized in that it comprises processing means for image processing determined by the processing determination means performs on the image data, and output means for outputting the image information after processing by the processing means the image processing apparatus according. 【請求項3】 上記出力手段は、印刷出力機能を含むことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 Wherein said output means, an image processing apparatus according to claim 2, characterized in that it comprises a print output function. 【請求項4】 上記画像の色の補正量を求める処理は、 Wherein the process of obtaining the correction amount of the color of the image,
    原画像のハイライトポイントおよびシャドーポイントの明るさを検出し、前記明るさを有する複数の画素から、 Detecting the brightness of the highlight point and shadow point of the original image, a plurality of pixels having the brightness,
    前記ハイライトポイントおよびシャドーポイントの色みを求め、 前記ハイライトポイント、前記シャドーポイントおよび前記色みに基づき、前記原画像に対して色補正処理を行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 The high-determined color only light point and shadow point, the highlight point, based on the shadow point and the color only, the image of claim 1, wherein the performing the color correction process on the original image processing apparatus. 【請求項5】 前記色補正処理は、前記原画像の色立体軸を明るさを示す軸に合わせるとともに、前記原画像の明るさを示す色成分に対してコントラスト調整を行うことを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 Wherein the color correction processing, as well as match the axis indicating the brightness of the color solid axis of said original image, and performs contrast adjustment with respect to the color component representing the brightness of the original image the image processing apparatus according to claim 4, wherein. 【請求項6】 前記色補正処理は、前記原画像の色みを示す色成分に対して補正処理を行い、原画像の彩度を調整することを特徴とする請求項4または5に記載の画像処理装置。 Wherein said color correction process, according to claim 4 or 5, wherein the performs correction processing on the color component representing the color only the original image, to adjust the saturation of the original image image processing apparatus. 【請求項7】 さらに、原画像の明るさを示す色成分に基づきヒストグラムを作成し、 前記ヒストグラムに基づき前記ハイライトポイントおよびシャドーポイントを検出することを特徴とする請求項4記載の画像処理装置。 7. Furthermore, a histogram based on the color component indicating the brightness of the original image, the image processing apparatus according to claim 4, wherein the detecting the highlight point and the shadow point based on the histogram . 【請求項8】 原画像の色立体軸を検出し、 前記色立体軸と色立体を示す色空間内の明るさを示す軸との位置関係から前記原画像の露出状態を判定し、 前記判定結果に応じた画像補正条件を設定することを特徴とする画像処理方法。 8. detects color solid axis of the original image, said determining the exposure state of the original image from the positional relationship between the axis indicating the brightness of the color solid axis color space showing the color solid, the determination image processing method characterized by setting an image correction condition corresponding to the result. 【請求項9】 前記画像補正条件は、前記原画像の明るさを示す成分に対してコントラスト調整を行うための条件であることを特徴とする請求項8記載の画像処理方法。 Wherein said image correction condition, the image processing method according to claim 8, wherein the relative component indicating brightness of the original image is a condition for the contrast adjustment. 【請求項10】 原画像に対して、原画像の色分布に応じた画像補正処理を行う画像処理方法であって、 所定の色空間において原画像の色立体軸を検出し、 前記色空間における前記色立体軸の位置関係に基づき、 Respect 10. The original image, an image processing method for performing image correction processing according to the color distribution of the original image, and detects the color solid axis of the original image in a predetermined color space, in the color space based on the positional relationship of the color solid shaft,
    前記画像補正処理を制御することを特徴とする画像処理方法。 Image processing method characterized by controlling the image correction processing. 【請求項11】 上記画像の明るさ補正量を求める処理決定手段は、画像データが示す画像の明るさに関する成分の値の画素数に関するヒストグラムから前記画像の明るさの分布を判別し、 該判別に基づいて、複数の階調補正条件の中から一つを自動的に選択し、 前記前記選択された階調補正条件を用いて、明るさに関する成分を補正することを特徴とする画像処理方法。 11. The processing determining means for determining the brightness correction amount of the image to determine the brightness distribution of the image from the histogram of the number of pixel components values ​​relating to the brightness of the image indicated by the image data, 該判 by based on the image processing method for automatically selecting one of a plurality of tone correction condition, using said selected gradation correction condition, and correcting the component relating to the brightness . 【請求項12】 前記画像の明るさの分布は、前記ヒストグラムにおける所定範囲の累積度数に基づき判定されることを特徴とする請求項11記載の画像処理方法。 Brightness distribution according to claim 12, wherein the image is an image processing method according to claim 11, characterized in that it is determined on the basis of the cumulative frequency in a predetermined range in the histogram. 【請求項13】 前記画像の明るさの分布は、前記所定範囲の累積度数が前記ヒストグラムの全画素数に占める割合に基づいて判別されることを特徴とする請求項12 Brightness distribution of 13. The image is claim, characterized in that the cumulative frequency of the predetermined range is determined based on the percentage of the total number of pixels of the histogram 12
    記載の画像処理方法。 The image processing method according. 【請求項14】 前記階調補正条件は、前記画像のハイライトポイントおよびシャドーポイントおよび前記画像の明るさの分布の組み合わせに基づき選択されることを特徴とする請求項11記載の画像処理方法。 14. The tone correction condition, the image processing method according to claim 11, characterized in that it is selected based on a combination of brightness distribution of the highlight point and shadow point and the image of the image. 【請求項15】 前記ヒストグラムにおけるハイライト領域の割合が多い場合に濃度を上げ、シャドー領域の割合が多い場合には濃度を下げ、ヒストグラム幅が狭ければダイナミックレンジを広げるようにすることを特徴とする請求項11記載の画像処理方法。 15. increasing concentrations when the ratio of the highlight area in the histogram is large, lowering the concentration if the ratio of the shadow area is large, characterized in that to extend the dynamic range if the histogram width is narrow the image processing method according to claim 11,. 【請求項16】 前記ハイライト領域の割合が大きい場合は、前記ハイライト領域の割合が小さい場合に比べて濃度の上げ具合を大きく、 前記シャドー領域の割合が大きい場合は、前記シャドー領域の割合が小さい場合に比べて濃度の下げ具合を大きく、 前記ヒストグラム幅が小さい場合は、前記ヒストグラム幅が大きい場合に比べてダイナミックレンジの広げ具合を大きくすることを特徴とする請求項15記載の画像処理方法。 16. If the ratio of the highlight area is large, a large increase degree of concentration than when the ratio of the highlight area is small, if the ratio of the shadow area is large, the proportion of the shadow area increase the lowering degree of concentration as compared with the case is small, if the histogram width is small, the image processing according to claim 15, wherein increasing the degree spread of the dynamic range as compared with the case where the histogram width is greater Method. 【請求項17】 上記画像情報は、ディジタルスチルカメラにより得られた画像情報を含むことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 17. The image information, the image processing apparatus according to claim 1, characterized in that it comprises an image information obtained by the digital still camera. 【請求項18】 上記画像情報は、撮影画像情報を含み、 上記条件情報は、上記撮影画像情報取得時における露出、ストロボ、ホワイトバランス、撮影モード及びデジタルズームの少なくとも何れかの情報を含むことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 18. The image information includes photographed image data, wherein the condition information, including exposure during the photographing image information acquisition, strobe, white balance, at least one of information of the shooting mode and the digital zoom the image processing apparatus according to claim 1,. 【請求項19】 上記条件情報に関する情報を提示する提示手段を備えることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 19. An image processing apparatus according to claim 1, further comprising a presentation means for presenting information on the condition information. 【請求項20】 上記提示手段は、上記条件情報が付加された画像情報の処理タイミングに基づいて、上記条件情報に関する情報を提示することを特徴とする請求項7 20. The presenting means, based on the processing timing of the image information which the condition information has been added, according to claim 7, wherein the presenting information about the condition information
    記載の画像処理装置。 The image processing apparatus according. 【請求項21】 上記解析手段は、上記画像情報を解析する機能を有することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 21. The analyzing means image processing apparatus according to claim 1, characterized in that it has a function of analyzing the image information. 【請求項22】 上記処理決定手段は、複数の画像情報を取得し、それらに対応する複数の処理を行う場合、複数の処理を行う優先順位を設定することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 22. The process determination unit acquires a plurality of image information, when performing a plurality of processes corresponding to them, according to claim 1, wherein setting the priority of performing a plurality of processes image processing apparatus. 【請求項23】 複数の機器が互いに通信可能に接続されてなる画像処理システムであって、 上記複数の機器のうち少なくとも1つの機器は、請求項1〜22の何れかに記載の画像処理装置の機能を有することを特徴とする画像処理システム。 23. A plurality of image processing system equipment, which are communicably connected to each other, at least one device of the plurality of devices, the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 22 the image processing system characterized by having a function. 【請求項24】 画像取得時の条件情報を含む画像情報に対して画像処理を施すための画像処理方法であって、 上記条件情報を解析する解析ステップと、 上記解析ステップによる解析結果に基づいて、カラーバランスの度合いを示す値に応じて画像の色補正量を求め、明るさの度合いを示す値に応じて画像の明るさ補正量を求め、ズームを示す値に応じて画像のスムージング補正量を求める処理決定ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 24. An image processing method for performing image processing on the image information including the condition information at the time of image acquisition, and analysis step of analyzing the condition information, based on the analysis result by the analyzing step , determine the color correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of color balance, determine the brightness correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of lightness, smoothing correction amount of the image according to a value indicating zoom an image processing method which comprises a process determining step of determining the. 【請求項25】 画像取得時の条件情報を含む画像情報へ画像補正処理を施して印刷処理するための画像処理方法であって、 上記条件情報を解析する解析ステップと、 上記解析ステップによる解析結果に基づいて、カラーバランスの度合いを示す値に応じて画像の色補正量を求め、明るさの度合いを示す値に応じて画像の明るさ補正量を求め、ズームに間する値に応じて画像のスムージング補正量を求める画像補正条件を決定する画像補正条件決定ステップと、 上記画像補正条件決定ステップにより決定された画像補正条件に基いて、上記画像情報へ画像補正処理を施す画像補正ステップと、 上記画像補正ステップによる処理後の画像情報を印刷処理する印刷ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 25. An image processing method for print processing performs image correction processing to the image information including the condition information at the time of image acquisition, and analysis step of analyzing the condition information, the analysis result by the analyzing step image according to a value of between, the calculated amount of color correction of images in accordance with the value indicating the degree of color balance, determine the brightness correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of brightness, zoom based on and an image correction condition determining step of determining the image correction condition for obtaining the smoothing correction amount, an image correcting step based on the image correction condition determined by the image correction condition determining step performs image correction processing to the image information, image processing method characterized by comprising a printing step of printing the image information after processing by the image correction step. 【請求項26】 画像取得時の条件情報を含む画像情報へ画像補正処理を施して印刷処理するための画像処理方法であって、 上記条件情報を解析する解析ステップと、 上記解析ステップによる解析結果に基づいて、カラーバランスの度合いを示す値に応じて画像の色補正量を求め、明るさの度合いを示す値に応じて画像の明るさ補正量を求め、ズームに関する値に応じて画像のスムージング補正量を求める画像補正条件を決定する画像補正条件決定ステップと、 上記画像補正条件決定ステップにより決定された画像補正条件に基いて、上記画像情報へ画像補正処理を施す画像補正ステップと、 上記画像補正ステップによる処理後の画像情報を印刷処理する印刷ステップと、 上記画像補正ステップ及び上記印刷ステップの処理実行タイミング 26. An image processing method for print processing performs image correction processing to the image information including the condition information at the time of image acquisition, and analysis step of analyzing the condition information, the analysis result by the analyzing step based on, determine the color correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of color balance, determine the brightness correction amount of the image in accordance with the value indicating the degree of brightness, image smoothing in accordance with the value relating to zoom and an image correction condition determining step of determining an image correction condition for obtaining the correction amount, based on the image correction condition determined by the image correction condition determining step, and an image correction step for performing image correction processing to the image information, the image a printing step of printing the image information after processing by the correction step, the image correction step and the processing execution timing of the printing step 基いて、上記条件情報に対応する処理モード情報を表示する表示ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 Based, the image processing method characterized by including a display step of displaying the processing mode information corresponding to the condition information. 【請求項27】 画像取得時の条件情報を含む画像情報へ画像補正処理を施して印刷処理するための画像処理方法であって、 上記条件情報を解析する第1の解析ステップと、 上記画像情報の特徴を解析する第2の解析ステップと、 上記第1の解析ステップによる解析結果に基づいて、上記画像補正条件を決定する第1の画像補正条件決定ステップと、 上記第2の解析ステップによる解析結果に基づいて、上記画像補正条件を決定する第2の画像補正条件決定ステップと、 上記第1の画像補正条件決定ステップ及び上記第2の画像補正条件決定ステップにより決定された画像補正条件に基いて、上記画像情報へ画像補正処理を施す画像補正ステップと、 上記画像補正ステップによる処理後の画像情報を印刷処理する印刷ステップとを含むこと 27. An image processing method for print processing performs image correction processing to the image information including the condition information at the time of image acquisition, a first analysis step of analyzing the condition information, the image information a second analysis step of analyzing the characteristics of, based on the analysis result by the first analysis step, a first image correction condition determining step of determining the image correction condition, analysis by said second analyzing step based on the results, the image and the second image correction condition determining step of determining a correction condition, the first image correction condition determining step and the second image correction condition based on the determined image correction condition by the determination step There are, comprise an image correction step for performing image correction processing to the image information, and a printing step of printing the image information after processing by the image correction step を特徴とする画像処理方法。 Image processing method according to claim. 【請求項28】 画像取得時の条件情報を含む画像情報へ画像補正処理を施して印刷処理するための画像処理方法であって、 上記条件情報を解析する第1の解析ステップと、 上記画像情報の特徴を解析する第2の解析ステップと、 上記第1の解析ステップによる解析結果に基づいて、上記画像補正条件を決定する第1の画像補正条件決定ステップと、 上記第2の解析ステップによる解析結果に基づいて、上記画像補正条件を決定する第2の画像補正条件決定ステップと、 上記第1の画像補正条件決定ステップ及び上記第2の画像補正条件決定ステップにより決定された画像補正条件に基いて、上記画像情報へ画像補正処理を施す画像補正ステップと、 上記画像補正ステップによる処理後の画像情報を印刷処理する印刷ステップと、 上記画 28. An image processing method for print processing performs image correction processing to the image information including the condition information at the time of image acquisition, a first analysis step of analyzing the condition information, the image information a second analysis step of analyzing the characteristics of, based on the analysis result by the first analysis step, a first image correction condition determining step of determining the image correction condition, analysis by said second analyzing step based on the results, the image and the second image correction condition determining step of determining a correction condition, the first image correction condition determining step and the second image correction condition based on the determined image correction condition by the determination step There are an image correction step for performing image correction processing to the image information, a printing step of printing the image information after processing by the image correction step, the image 補正ステップ及び上記印刷ステップの処理実行タイミングに基いて、上記条件情報に対応する処理モード情報を表示する表示ステップとを含むことを特徴とする画像処理方法。 Based on the processing execution timing of the correction step and the printing step, the image processing method characterized by including a display step of displaying the processing mode information corresponding to the condition information. 【請求項29】 上記画像情報をディジタルスチルカメラの撮影により取得する画像取得ステップを含むことを特徴とする請求項24〜28の何れかに記載の画像処理方法。 29. An image processing method according to any one of claims 24 to 28, characterized in that it comprises an image acquisition step of acquiring the shooting of the digital still camera the image information. 【請求項30】 上記画像情報は、撮影画像情報を含み、 上記条件情報は、撮影時における露出、ストロボ、ホワイトバランス、及び撮影モードの少なくとも何れかの情報を含むことを特徴とする請求項24〜28の何れかに記載の画像処理方法。 30. The image information includes photographed image information, the condition information, claim exposed, strobe, characterized in that it comprises a white balance, and at least one of information of the shooting mode during shooting 24 the image processing method according to any one of to 28. 【請求項31】 請求項1〜22の何れかに記載の画像処理装置の機能、又は請求項23記載の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読出可能な記憶媒体。 31. billing functions of the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 22, or claim 23 the image processing recorded computer-readable storage medium a program for implementing functions in a computer system according . 【請求項32】 請求項24〜30の何れかに記載の画像処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体。 32. A recorded computer-readable storage medium storing a program for executing the processing steps of the image processing method according to the computer in any one of claims 24 to 30. 【請求項33】 請求項1〜22の何れかに記載の画像処理装置の機能、又は請求項10記載の画像処理システムの機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。 33. billing functions of the image processing apparatus according to any one of claims 1 to 22, or a program for realizing the functions of the image processing system according to claim 10, wherein the computer. 【請求項34】 請求項24〜30の何れかに記載の情報処理方法の処理ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。 34. A program for executing the processing steps of the information processing method according to the computer in any one of claims 24 to 30.
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